今天，2023 上海車展盛大開幕，這次除了整車廠，自動駕駛企業(yè)也相繼帶來了很多全新產(chǎn)品發(fā)布。相信以BEV 感知、Occupancy Network、Segment Anything 和ChatGPT為代表的一系列顛覆性技術(shù)將進入大眾視野，大家驚呼以 CV/NLP 為代表的人工智能方向終于帶來新一輪產(chǎn)業(yè)革命。

01、自動駕駛行業(yè)現(xiàn)狀

自 2018 年以來，得益于政策推進、硬件平臺和軟件算法的逐步成熟，我國的自動駕駛行業(yè)勢頭發(fā)展良好，量產(chǎn)乘用車自動駕駛等級正在由 L2 向 L3+過渡，商用車自動駕駛已進入商業(yè)化運營階段。

據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計，中國 2022 年在售量產(chǎn)商用車中 L2 和 L3 的滲透率分別為 35% 和 9%，預計 2023年低將達到51% 和20%。

與此同時，自動駕駛上下游的各類玩家以不同的發(fā)展思路積極進入市場，數(shù)據(jù)解決方案企業(yè)（海天瑞聲）、傳統(tǒng)車企、造車新勢力、互聯(lián)網(wǎng)科技公司、解決方案供應商等，限定場景下的商用車也逐步進入商業(yè)運營化階段，據(jù)不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)各類自動駕駛參與者已超過 200+。

1、自動駕駛技術(shù)發(fā)展

自動駕駛作為軟硬件高度結(jié)合的人工智能技術(shù)產(chǎn)物，其技術(shù)發(fā)展的三大基石分別為：數(shù)據(jù)、算法和算力。

1）數(shù)據(jù)作為自動駕駛研發(fā)與量產(chǎn)車的交互媒介，一定程度上決定了自動駕駛技術(shù)的上限。目前，組建以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的數(shù)據(jù)閉環(huán)研發(fā)思路成為業(yè)界共識，如何有效挖掘數(shù)據(jù)，有效利用數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)閉環(huán)中的核心技術(shù)點，這一點以海天瑞聲為代表的數(shù)據(jù)標注企業(yè)很有發(fā)言權(quán)；

2）算法作為自動駕駛技術(shù)的內(nèi)核，以深度學習為代表的技術(shù)在感知層和決策層共同驅(qū)動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，近來，相關(guān)的技術(shù)包括：「Transformer」、「BEV 感知」、「云端大模型」、「重感知輕地圖」等方向；

3）算力作為自動駕駛技術(shù)的地基，相關(guān)的芯片技術(shù)也是不可或缺的物料之一，作為車端運行自動駕駛算法的載體，自動駕駛的主控芯片架構(gòu)由域集中式向中央集中式發(fā)展，芯片集成度在逐步提高。

2、自動駕駛技術(shù)未來趨勢

目前自動駕駛技術(shù)還是以感知定位、決策規(guī)劃等模塊為中心進行發(fā)展，感知技術(shù)經(jīng)過這些年的發(fā)展已逐步形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的迭代體系，Segment Anything和 ChatGPT 的出現(xiàn)，會讓自動駕駛的端到端運行產(chǎn)生了更多的想象空間，相信不久的將來，認知駕駛決策也會出現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型決策。

可以預見，自動駕駛技術(shù)的下半段賽場離不開兩個詞：「大模型」，「數(shù)據(jù)」。

BEV 標注

02、自動駕駛數(shù)據(jù)驅(qū)動，讓未來可期

我們注意到 GPT-3 在訓練時使用了超過45TB 的文本數(shù)據(jù)，Segment Anything 使用了約1100 萬圖像分割數(shù)據(jù)，那同樣自動駕駛技術(shù)的終局也一定需要有一套強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈路，通過不斷發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)，不斷通過人工總結(jié)引入正反饋使用核心數(shù)據(jù)，將人類知識賦能給算法系統(tǒng)，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的不斷進化。

2D/3D 點云融合連續(xù)幀標注

這套數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈路的高效運轉(zhuǎn)，離不開數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)管理/數(shù)據(jù)標注/仿真等模塊，數(shù)據(jù)標注技術(shù)至關(guān)重要，它是人類馴化系統(tǒng)的工具，不同的標注框是人類先驗信息的總結(jié)?？梢哉f，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量一定程度上影響著算法系統(tǒng)的性能。

正因為如此，數(shù)據(jù)標注技術(shù)也逐步成為自動駕駛技術(shù)的一個關(guān)鍵方向，以海天瑞聲為代表的相關(guān)數(shù)據(jù)標注企業(yè)也正受到越來越多的關(guān)注。

4D 點云疊加

1、數(shù)據(jù)標注技術(shù)呈現(xiàn)「智能化」

數(shù)據(jù)標注方向從深度學習技術(shù)發(fā)展開始，就獨立成為一個技術(shù)發(fā)展方向。整體分為三個發(fā)展階段：

1）純?nèi)斯俗?/span>階段：該階段主要因為數(shù)據(jù)標注量少，標注任務簡單，絕大部分工作由標注作業(yè)員完成；

2）輔助標注階段：人為主，工具為輔。隨著標注量大，人力成本升高，算法技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了很多提效的輔助標注工具，來不斷解放人力；

3）自動標注階段：工具為主，人為輔。以自動駕駛為代表的技術(shù)不斷發(fā)展，出現(xiàn)了人工無法標注的任務需求，加之標注數(shù)據(jù)量的日益擴增，自動標注成為大家關(guān)注的重點。

3D 點云語義分割

2、自動駕駛標注需求呈現(xiàn)多樣化

自動駕駛系統(tǒng)作為一個復雜的多模塊聯(lián)動的綜合系統(tǒng)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，研發(fā)認知的不斷更新，對標注任務的需求也在不斷增加。目前的標注任務主要分為以下幾類：

1）攝像頭/激光雷達標注：大部分自動駕駛解決方案均配有視覺攝像頭和激光雷達，與此對應，會產(chǎn)生 2D 圖像標注需求/3D 點云標注需求；

2）單幀標注/多幀標注：隨著端到端的感知技術(shù)發(fā)展，軌跡預測的模型化會產(chǎn)生時序場景的標注需求；

3）場景標注：自動駕駛技術(shù)的落地，需要對場景有全面的認知，也會產(chǎn)生雨霧場景/傳感器失效場景的標注需求；

4）軌跡預測標注：端到端的技術(shù)將會產(chǎn)生更多的標注任務，來不斷提煉人類知識。

點云語義分割算法預識別

總而言之，技術(shù)的不斷發(fā)展讓自動駕駛的端到端技術(shù)可期，數(shù)據(jù)將成為端到端技術(shù)的核心養(yǎng)料。

如何規(guī)?；煤脭?shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值將一定程度上影響自動駕駛技術(shù)的發(fā)展。

針對如何建立高效的數(shù)據(jù)標注體系，海天瑞聲作為一家在人工智能領域深耕多年的數(shù)據(jù)解決方案服務供應商，正式推出了「DOTS-AD 自動駕駛標注平臺」，助力自動駕駛企業(yè)和研發(fā)人員高效利用數(shù)據(jù)，與自動駕駛企業(yè)共建數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈路，加速數(shù)據(jù)閉環(huán)利用的正向迭代。

2D 語義分割

作為一款專為自動駕駛場景設計的全棧式數(shù)據(jù)標注平臺，「海天瑞聲 DOTS-AD 自動駕駛平臺」功能強大，穩(wěn)定性好，能夠支持多維度、全方位的自動駕駛標注任務，數(shù)據(jù)標注效率提升高達 8 倍！

經(jīng)過內(nèi)部數(shù)億幀數(shù)據(jù)的項目打磨，可支持萬人同時作業(yè)，能夠解決項目經(jīng)理和標注員的使用痛點，提升標注效能，且支持多元化的部署方式。

「海天瑞聲 DOTS-AD 自動駕駛平臺」擁有以下幾大核心功能：

1）全面支持自動駕駛領域各維度 2D/3D/4D 點云或圖像數(shù)據(jù)標注；

2）針對不同場景支持輔助標注/自動化標注；

3）支持項目的柔性管理，支持流程/工具/標簽的自定義；

4）數(shù)據(jù)的智能化管理，確保客戶的商業(yè)數(shù)據(jù)安全合規(guī)。

算法自動貼合

智能追蹤算法生效

自動化交互式標注-圖像語義分割

自動駕駛未來可期，「海天瑞聲 DOTS-AD 自動駕駛平臺」將助力自動駕駛技術(shù)走向全面智能的新高度，賦能自動駕駛企業(yè)算法高效量產(chǎn)，讓您的車更智能更安全的行駛在世界的每個角落！

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