智能驾驶对于数据标注要求更复杂数据堂

　　无人驾驶是人工智能中一项极为重要的应用。国外的谷歌、国内的百度等大企业已经依靠着雄厚的资本和先进的技术率先开始了在这方面的尝试，并且取得了不错的成效。如今，在很多汽车产品线，无人驾驶已经得到了部分实现，在泊车等方面给驾驶者们带来了巨大的方便。在无人驾驶技术中，数据标注的重要性不言而喻，只有通过强大的数据支撑，无人驾驶才能够做到安全、可靠，而大量的场景数据和精准的数据标注成为了智能驾驶的阿喀琉斯之踵。
　　相比其他的人工智能使用场景，无人驾驶对于数据标注的要求显然更为复杂。一方面，无人驾驶在实际使用的过程中需要面对更多复杂的场景。当你行驶在路面上时，既需要判断路线的正确性，同样需要对路面障碍进行识别，而在驾驶过程中，上述二者均面临着极为复杂的场景变化，因此，如何搜集到足够多真实的场景数据，是解决无人驾驶技术安全性问题的关键。除此之外，当收集到足够的数据时，便需要专业的数据标注师来进行标注，保证大量数据能够得到最正确最合理的应用，是无人驾驶技术核心的另一个关键。数据标注为无人驾驶赋能的关键点也在于此。
　　对于驾驶场景的标盘主，准确率和贴合度至关重要。例如，在一个平面的路线图中，标注出汽车、人、道路等，既不可以错标也不可以漏标，否则都可能引发不可想象的后果。于此同时，数据标注需要与实际物体做到最紧密的贴合，这做到最高精度。
　　数据堂自有数据集的智能驾驶数据解决方案中掌握着驾乘人群的行为数据，不仅包含驾驶员行为标注数据50种动态手势识别数据，103282张驾驶员行为标注数据等，还包1300万组人机对话交互文本数据，245小时车载环境普通话手机采集语音数据。不管是街景场景数据，驾驶员行为数据，还是车载语音数据，数据堂基于Humanintheloop智能辅助标注技术和丰富的AI数据项目实施经验及完善的项目管理流程，支持智能驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据采集任务，辅助智能驾驶技术在复杂多样的环境下更好的感知实际道路、车辆位置和障碍物信息等，实时感知驾驶风险，实现智能行车、自动泊车等预定目标。对于智能驾驶而言将是其他企业难以企及的优势。
　　无人驾驶对数据标注的广大需求只是人工智能时代下的一个缩影。不只是无人驾驶，像智慧城市、智能家居、智慧金融等领域，对于数据标注的需求仍旧处于一个需求量大并且专业度高的水平。在庞大的需求面前，数据标注行业已经开始进入急速扩张的时代，然而在这样的背景之下，建立行业准入标准，统一完善行业人才培训体系成为了共同的呼声。AI优评作为数据标注人才培养中心，致力于构建更加专业和科学的人才评价标准，建立统一的人才评价体系，并为数据标注人才推荐提供就业机会，推动行业的发展，为人工智能实现更大范围的应用保驾护航。