繼汽車產業電動化之后，智能化成為又一個歷史性機遇。技術的應用讓汽車的功能屬性和應用場景不斷豐富，具備通用計算平臺和娛樂休閑服務特征的汽車成為第三移動空間。自動駕駛技術能夠將駕駛員從繁瑣的駕駛操作中解放出來，滿足上述趨勢變化需求，成為汽車智能化的核心環節。
自動駕駛技術成為汽車產業發展新變量，主機廠、出行平臺以及科技公司紛紛搶灘自動駕駛賽道。從實際商業化進程來看，自動駕駛落地方案不斷完善，萬億級市場空間正在打開，“單車智能+車路協同”成為發展新風向。
在自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力，而數據則是培養自動駕駛AI能力的重要因素，數據標注存在的意義是讓機器理解并認識世界。與其他人工智能應用場景相比，智能駕駛的落地場景相對復雜，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復雜的場景，背后就需要有海量的真實道路場景數據做支撐。
AI數據是整個人工智能行業的燃料，它在自動駕駛領域的重要性毋庸置疑。尤其是自動駕駛領域頭部企業，為了保持自身的競爭優勢和加快應用安全落地進程，也必須追求更高質量的相關數據。因此，在自動駕駛產業蓬勃發展、市場競爭愈發激烈的倒逼下，符合落地需求的高標準數據服務已成為行業頭部企業的剛需。
為解決自動駕駛技術場景化落地的AI數據問題，國內AI數據服務頭部企業云測數據，通過提供一站式場景化的AI數據解決方案，來滿足自動駕駛領域高標準的數據需求。
云測數據自動駕駛數據解決方案覆蓋了自動駕駛算法從算法預研期到項目落地全流程的訓練數據需求，通過自動駕駛場景數據庫、定制化數據采集標注、數據標注&數據管理平臺等服務，在為智能駕駛相關企業提供大規模感知數據的能力同時，可大幅提升數據標注效率，降低AI模型訓練成本，極大地加速智能駕駛相關應用的落地迭代周期，節省大量研發時間和成本。
基于智能駕艙和車外環境感知落地發展需求，云測數據按主流傳感器型號建立了智能駕駛場景數據庫，包含多場景，多天氣狀況，多環境狀況，涵蓋了活體驗證、手勢識別、視線追蹤、動作識別、動態目標檢測、標志牌等多場景。
對于自動駕駛行業其他從業者而言，選用這些高質量數據集，可以在一定程度上免去重復的資源投入。算法訓練人員可以利用這些數據集來幫助開發自動駕駛汽車的感知算法，有助于推動其研發進程。
同時，云測數據專注于高質量、精細化的數據采集和標注服務，通過還原多種智能駕駛細分場景，以幫助廠商解決特定場景下的數據缺失、質量良莠不齊等問題；并在科學規范的數據作業流程體系和全方位數據安全與隱私保障能力基礎上，支持市面上語音、文本、圖像等所有的標注類型，包括圖片通用拉框、車道線標注、多邊形標注、駕駛員面部標注、情感判斷、意圖識別、3D點云標注、2D/3D融合標注、全景語義分割等標注類型。
此外，在自動駕駛AI數據訓練過程中，數據管理也面臨巨大挑戰，云測數據標注平臺工具支持多維度靈活數據檢索、可實現資產權限管理、標簽化檢索、標簽結果可視化、標注數據版本管理等功能，助推自動駕駛AI數據產能升級。
36氪研究院近日發布的《2021-2022年中國自動駕駛行業研究報告》指出，數據作為自動駕駛的燃料，將進一步加速智能汽車產業落地，賦能城市級智慧交通發展。相信在以云測數據為代表的AI數據服務廠商的推動下，更好AI數據將會為自動駕駛未來發展奠定基礎，和其他關鍵技術一起，一步步驅動真正自動駕駛的全面商業化時代的到來。
