自动驾驶数据服务进入2.0时代 _自动驾驶

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导语：何谓“数据服务2.0时代”？高工智能汽车认为，过去，数据标注多数只服务于自动驾驶POC项目，属于“一锤子买卖” 。而在2.0时代，软件定义汽车带来了对功能迭代升级频率的高要求，背后则是每家车企积累的数据资产的价值竞争，并直接影响汽车智能化的功能优化和体验升级能力。

过去几年，尽管自动驾驶的技术迭代速度不断加快，但商业化一直是横亘在所有自动驾驶从业者面前的一座大山。而现如今，无论是环卫、干线物流，还是港口、矿山等场景下，自动驾驶的商业化号角已经吹响。
而在商业化落地的阶段中，自动驾驶面临的挑战往往不是自动驾驶技术本身，而是客户要求自动驾驶公司能够快速适配各种车型的同时，还要快速适配多种应用场景。
由此，自动驾驶公司则需要更多数据燃料来不断地进行产品迭代。相应地，行业对于数据标注与处理的需求量也在水涨船高。
另一方面，随着大算力智驾平台在未来几年的规模化落地以及辅助驾驶普及的加快，配套的车载传感器市场也进入了一个高增长周期。
高工智能汽车研究院监测数据显示，在前装市场，传感器的搭载量正处于上升周期。今年一季度前装搭载主要舱外ADAS相关摄像头835.97万颗，同比增长41.35% 。前向双目、三目，周视等更多摄像头配置成为主流，基于数据认知的训练也成为刚需。
尤其是4D毫米波雷达以及激光雷达的搭载也正处于最关键的导入期，这带来了一个全新的市场：多传感器感知的数据融合。此外，舱内人机交互的体验升级，也同样需要数据迭代支持。这也再次表明，无论是在自动驾驶还是辅助驾驶领域，数据标注的需求量都将迎来增长的高峰期。
以一辆搭载8个摄像头（前向3颗、周视4颗、后视1颗）的智能汽车为例，每个摄像头以30帧/秒的速度拍摄1小时，将会产生约86万帧的图片，按10万辆存量车计算，就是接近1000亿帧的数据。即便其中有大部分数据可以进行快速自动化过滤处理，剩下的需要精确标注的数量仍然非常惊人，这还不包括雷达的融合数据。
【自动驾驶数据服务进入2.0时代】总体上，企业的数据科学和开发所需机器学习 (ML) 模型的能力已经成熟。然而，他们中的许多人开始意识到真正的挑战在于整个 AI 生命周期中的数据。
数据生产瓶颈众所周知，自动驾驶想要真正落地，就需要大量高质量的、安全无偏差的数据。与此同时，下游企业对数据也在不断地提出更高的要求。
但某自动驾驶公司负责人表示，获取低成本、高质量的数据依然是当前行业发展的一大痛点。普遍而言，企业并没有过多的资源投入数据标注工作。因此，全球绝大多数企业都在某种程度上采用了专业数据供应商的服务——这也意味着数据采集、分析处理和管理是AI面临的首要挑战。
另一方面，在与诸多客户对接的过程中，数据标注公司也逐渐发现，自动驾驶公司对于数据服务强有力的诉求便是随着算法的调整，标注公司可以实现灵活配合。例如，随着算法的更迭与进步，下游客户对于数据标注的准确度会由原来的90%提升至95% ，甚至99.99% 。
然而，对于数据标注公司来讲，质量的提升也就意味着更多的成本的投入，这与下游客户对于成本的控制又相违背。因此，目前的当务之急便是在提升数据质量的同时又能降低成本。
此外，自动驾驶在不同细分场景的快速开拓意味着下游客户的研发势必会出现波峰与波谷，这也就需要数据标注公司提供持续稳定的产能来应对客户的弹性需求。而对于多数数据服务商而言，这势必带来了更高难度的挑战。
比如，在高阶智能驾驶传感器配置上，摄像头的数量在快速增加。高工智能汽车研究院监测数据显示，今年一季度， ADAS周视/后视摄像头搭载量为69.39万颗，同比增长93.66% 。这是基于360车身感知在高阶智能驾驶上的重要性，也带来了区别以往仅仅是关注前向感知数据标注的新市场。
在具体技术方案上，环绕感知系统采用前视、周视、环视、后视实现360度环绕感知，能够精确识别、定位、追踪动态和静态物体，包括车辆、行人、自行车、电动车、车道线、标识牌、交通灯、可行驶区域等。

自动驾驶数据服务进入2.0时代

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