“这也是我们为什么会选择澳鹏作为数据合作伙伴之一 。 在标注需求方面 ， 除了质量与成本 ， 自动驾驶公司最看重的标准便是上游服务团队是否拥有专业的算法人员可以与公司对接 ， 真正理解公司的数据需求 。 而这也是比较难得的一点 。 ”主线科技相关负责人表示 。
此外 ， 澳鹏还拥有百万级的众包资源 ， 能够提供全球数据采集和标注服务 。 其在自动驾驶领域月收入额可达上千万以上 ， 在中国市场覆盖30+个自动驾驶客户 。
在澳鹏看来 ， 数据服务赋能行业的关键就在于整合资源 ， 并与客户深度绑定 。 例如提供技术接口 ， 让客户参与到标注过程中 ， 可实时反馈（API集成） ， 或对自有平台的功能进行改造和匹配；帮助客户将重心放在模型开发上 ， 降低数据成本 ， 提升算法效率 。
最重要的是 ， 公司拥有完整的数据流转系统 ， 可以不断迭代优化数据与服务工具 ， 并以低成本、高灵活的服务配合客户需求 。 可以说 ， 在自动驾驶领域 ， 澳鹏高精度高性能的自动驾驶工具套装也是其为客户构筑海量数据资产的利器 ， 这是澳鹏的核心优势之一 ， 也是公司迎接“数据服务2.0时代”的不二法门 。
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 。
高工智能汽车研究院监测数据显示 ， 2021年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载OTA功能上险量为748.41万辆 ， 同比增长65.99% ， 前装搭载率已经提升至36.7% 。 而软件召回也已经成为目前汽车召回的主要因素之一 。
相应的 ， 从整体行业来看 ， 数据标注正从简单、重复的拉框标注向精细化方向发展 ， 也就是说数据标注行业正从简单的劳动力密集型向专业型数据服务过渡 。
以澳鹏自主研发的人工智能辅助数据标注平台MatrixGo为例 ， 可支持像素级语义分割、2D图像复合标注、3D点云拉框及语义分割等功能；
采标一体的任务能够实现采集-质检-标注-质检-客户验收的双向协同流程 ， 让整个数据生产线上的各个环节实现无缝衔接；内置的多轮质检模块可以按需配置 ， 满足不同复杂度项目的需求；2D图像复合标注是全结构化的模型训练利器 ， 支持点、线、框、多边型融合标注（常见工具是单模式的 ， 点、线or折线 ， 多边形）与连续帧；
另外 ， 此工具还支持像素级语义分割 ， 可将图片中目标对象实例标记出来 ， 并保证像素级的质量 。 其中丰富的可配置选项可灵活进行ID处理 ， 实战中可以做到10分钟/张图 。
钱程介绍 ， 澳鹏利用ML辅助标注等技术手段提高数据质量 ， 通过预识别系统 ， 让算法先进行预识别 ， 再根据结果进行人为调整 ， 最终在成本控制和质量上实现显著提升 。
总体上 ， 其标注工具可实现99.9%的准确率 ， 并达到5分钟一张、1秒一帧极速质检 ， 在交互、超大数据加载、实时切帧进行渲染等方面都达到了行业第一 。
高工智能汽车研究院认为 ， 进入数据服务2.0时代 ， 谁有能力深度绑定汽车全生命周期 ， 并提供完整且高质量的数据供应服务 ， 谁就有机会成为该领域的No.1 。
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