自動駕駛車企引入數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端的開發(fā)流程
盤點(diǎn)車企在自動駕駛領(lǐng)域的布局，除了特斯拉、理想、蔚來、小鵬等造車新勢力，傳統(tǒng)車企也愈加重視自動駕駛業(yè)務(wù)，紛紛成立獨(dú)立子公司專注于智能駕駛的開發(fā)，如一汽集團(tuán)成立人工智能子公司一汽(南京)科技開發(fā)有限公司；長城汽車成立毫末智行；上汽集團(tuán)籌建軟件中心上汽零束等。
自動駕駛行業(yè)專家們使用基于深度學(xué)習(xí)的開發(fā)流程——也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端的開發(fā)流程來研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)，基本按照如下思路：數(shù)據(jù)采集->數(shù)據(jù)存儲->數(shù)據(jù)預(yù)處理->數(shù)據(jù)挖掘->數(shù)據(jù)標(biāo)注->模型訓(xùn)練->仿真測試->部署發(fā)布。在這個環(huán)節(jié)中使用的工具鏈決定了整個系統(tǒng)開發(fā)的效率。
自動駕駛是2020至今AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)支出規(guī)模最大的細(xì)分行業(yè)，同時也是最具增長潛力的行業(yè)，主要數(shù)據(jù)采集需求包括車內(nèi)駕駛艙以及車外道路環(huán)境感知等場景。數(shù)據(jù)處理包括對攝像頭數(shù)據(jù)、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪清洗，去除地理位置、人臉、車牌等敏感信息并且統(tǒng)一格式。數(shù)據(jù)處理完成后對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注類型大致分為2D、3D目標(biāo)物標(biāo)注、聯(lián)合標(biāo)注、車道線標(biāo)注和語義分割等。
由于具體采集規(guī)范和標(biāo)注質(zhì)檢流程異常繁瑣，對自動駕駛車企來說數(shù)據(jù)采集標(biāo)注的外包化和對高質(zhì)低價的追求也趨于明顯。
IDC發(fā)布的《中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場追蹤報中》中提出標(biāo)注質(zhì)量、標(biāo)注效率、知識經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)安全、整體成本五個維度，是用戶對AI數(shù)據(jù)服務(wù)商最重要的能力要求。景聯(lián)文科技是AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的頭部供應(yīng)商，也是長三角地區(qū)最大的自動駕駛數(shù)采集標(biāo)注公司，擁有10年專業(yè)數(shù)據(jù)采集經(jīng)驗(yàn)，成立至今已為【阿里巴巴】，【華為】，【美團(tuán)】，【?？低暋康葦?shù)百家AI頭部企業(yè)提供數(shù)據(jù)解決方案。
自動駕駛場景中應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型
在以深度學(xué)習(xí)為主的感知模型中，主流的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法還是監(jiān)督學(xué)習(xí)，用這種方法訓(xùn)練，需要向模型“喂養(yǎng)”海量有“真值（Ground Truth）”的數(shù)據(jù)。模型訓(xùn)練對標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求很高，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定了訓(xùn)練出來的模型精度高低，標(biāo)注質(zhì)量又和標(biāo)注成本密切相關(guān)，選擇小型標(biāo)注團(tuán)隊的廉價勞動力能否滿足開發(fā)者們的需求是一個問題，高質(zhì)量的標(biāo)注要求，必然導(dǎo)致人力成本上升，低價格則會影響標(biāo)注質(zhì)量，高質(zhì)量和低價格是一個需要開發(fā)者平衡的矛盾。
景聯(lián)文科技位于杭州，作為行業(yè)內(nèi)具備一定規(guī)模的平臺型廠商，為了提升標(biāo)注服務(wù)的質(zhì)量/價格比，大力優(yōu)化標(biāo)注平臺實(shí)現(xiàn)Al數(shù)據(jù)的全生命周期管理和供應(yīng)鏈管理，項目協(xié)同，AI人機(jī)協(xié)同，自定義權(quán)限的數(shù)據(jù)處理能力，全面支持圖像、音頻等數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，支持多類型標(biāo)注模板，標(biāo)注結(jié)果支持多種格式在線導(dǎo)出。支持全面標(biāo)注、質(zhì)檢、驗(yàn)收和管理，開放甲方驗(yàn)收通道，可按照甲方要求轉(zhuǎn)換格式校對數(shù)據(jù)。并研發(fā)自動化輔助標(biāo)注功能，運(yùn)用AI技術(shù)直接對2D圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行場景分割、人臉和物體識別，自動完成標(biāo)注后再由人工進(jìn)行校隊，標(biāo)注員只需要對AI標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查調(diào)整即可提交進(jìn)入審核，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度可達(dá)99.99%，提高標(biāo)注效率有效降低成本。
自動駕駛場景中應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)處理標(biāo)注類型除了2D圖像標(biāo)注，還有3D點(diǎn)云連續(xù)幀標(biāo)注和2D3D點(diǎn)云融合標(biāo)注。在傳統(tǒng)逐幀標(biāo)注模式之下，無論采用手動復(fù)制對象的模式還是自動復(fù)制對象的模式，標(biāo)注效率都很難有所提升，景聯(lián)文標(biāo)注平臺在依據(jù)傳統(tǒng)標(biāo)注模式優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上引入大量算法輔助，研究出專門針對點(diǎn)云連續(xù)幀標(biāo)注的人機(jī)協(xié)同模式“自動關(guān)鍵幀”，在點(diǎn)云自動關(guān)鍵幀標(biāo)注模式下，用戶只要對該連續(xù)幀中“起始幀”和“結(jié)束幀”進(jìn)行標(biāo)注，平臺算法就會自動生成并調(diào)整中間幀上同一屬性對象，無需逐幀復(fù)制。這種模型在保持?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，使得標(biāo)注效率提升至10倍以上。
景聯(lián)文科技使用自研3D點(diǎn)云標(biāo)注平臺，完成國內(nèi)知名高校的2D3D點(diǎn)云融合標(biāo)注項目，標(biāo)注2D圖片21000張，合計標(biāo)注35000個障礙物，涵蓋整個小區(qū)，包括停車區(qū)，道路等日常活動區(qū)域；標(biāo)注點(diǎn)云圖片共計5000幀，合計20000個點(diǎn)云框，主要模擬居民小區(qū)內(nèi)日常行車及停車環(huán)境，交付的數(shù)據(jù)合格率均達(dá)到99%。
自動駕駛場景數(shù)據(jù)標(biāo)注項目常見問題和景聯(lián)文科技解決方案
隨著產(chǎn)業(yè)鏈的專業(yè)化分工愈加清晰，AI產(chǎn)業(yè)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的拓展性需求和前瞻性需求均快速增長，并且隨著需求方對訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求不斷提高，垂直場景的定制化訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求成為主流，需求方市場對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求逐漸向精細(xì)化轉(zhuǎn)型，除此之外自動駕駛領(lǐng)域標(biāo)注項目還存在著其他難度。
自動駕駛領(lǐng)域標(biāo)注項目數(shù)據(jù)量和單個數(shù)據(jù)文件普遍較大，對數(shù)據(jù)精度的要求更高，因此對外包數(shù)據(jù)公司的標(biāo)注團(tuán)隊規(guī)模、自動駕駛項目執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)、服務(wù)器、平臺的承載能力有著更高的要求。景聯(lián)文科技在全國擁有四個大型標(biāo)注基地，為1000+數(shù)據(jù)標(biāo)注師提供綜合標(biāo)注技能培訓(xùn)，通過項目輪轉(zhuǎn)形式使90%以上標(biāo)注人員執(zhí)行過自動駕駛場景標(biāo)注項目，選擇大專以上學(xué)歷且對自動駕駛算法需求有一定理解能力的標(biāo)注師專門負(fù)責(zé)2D3D融合等高難度標(biāo)注項目，同時對標(biāo)注平臺服務(wù)器、企業(yè)專線寬帶、辦公電腦配置進(jìn)行全面升級，支持對大量數(shù)據(jù)同時進(jìn)行標(biāo)注操作并保證其加載速率。
同時針對自動駕駛標(biāo)注項目易出現(xiàn)需求臨時變更的情況，景聯(lián)文科技為需求方配備多次執(zhí)行過自動駕駛標(biāo)注項目的項目經(jīng)理和商務(wù)人員對接服務(wù)，支持24小時加班和值班隨時溝通可能存在的需求變更，平臺研發(fā)團(tuán)隊隨時響應(yīng)標(biāo)注工具調(diào)整需求，在項目初期提前部署，提前開始，確保數(shù)據(jù)提前交付并確保標(biāo)注準(zhǔn)確率。
通過標(biāo)注平臺實(shí)現(xiàn)標(biāo)審分離，完善平臺風(fēng)險管控機(jī)制，且設(shè)置了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私安全保障措施。其核心原則為數(shù)據(jù)絕不二次利用和簽訂數(shù)據(jù)采集授權(quán)協(xié)議；同時設(shè)置了數(shù)據(jù)隔離、私有化部署等安全流程和技術(shù)。
做全球AI行業(yè)客戶的數(shù)據(jù)參謀。
自動駕駛數(shù)據(jù)采集標(biāo)注項目聯(lián)系我們。
