原标题：首个AI训练数据解决方案发布，加速智能驾驶产业成熟

　　当汽车碰上物联网、人工智能技术，恍惚两个时代的交错，诞生出一种新的应用模式：智能汽车、自动驾驶等等。以上并不是某些人的臆想，在2020年的某些日子里，滴滴自动驾驶出租车、百度无人车等一一出镜，赚足了眼球。

　　在技术驱动之外，来自产业政策方面的拉动更是让业内人士感到兴奋——2020年伊始，《智能汽车发展创新战略》的发布，给新一轮智能汽车产业革命注射了一剂强心针。此外，新能源汽车规划以及智能网联汽车发展战略的出台，都让智能汽车、智能驾驶从此走上新的征途。

　　智能汽车(智能驾驶)需要通过感知、规划、决策等过程，完成汽车的控制，这一过程，可以归纳为“人工智能”。然而，这更像是一个结果，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量准确、高质的场景数据做支撑。

　　数据标注技术，让行车更智能

　　今天，智能汽车的场景几乎无处不在。瞬息万变的路况信息和交通实景、行人信息等数据必须要得到感知和分析，并实时作出决策。在智能驾驶的前提下，这一切只有通过高质量AI数据的训练，才能帮助智能汽车正确感知道路环境，真正做到行驶无忧。

　　数据标注存在的意义是让机器理解、认识世界。作为国内AI数据服务领域的头部企业，云测数据一直致力于为智能驾驶领域提供高质量的场景化AI数据及场景化训练。云测数据智能驾驶AI数据服务解决方案覆盖了从采集到标注的全链条数据处理过程，并将场景数据针对性的分为车内和车外。车内场景中包括疲劳监测、动作识别、场景光线等一切会在车内发生的场景；车外环境中包括更复杂的障碍物、道路、天气、地点、车道线、路标，以及一些长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人等等。

　　而上述这些只是智能驾驶中涉及到摄像头的数据，多为图片类数据的标注。由于对安全的严苛要求，当前的智能驾驶所需数据需求，正向着多模态的方向发展。所谓多模态，即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。

　　在汽车的感知部分不仅只有摄像头，还有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种方式共同组成，而这些感知方式都需要对应的数据标注。结合智能驾驶AI数据服务解决方案的出现，高质量的AI数据再也不是难事。

　　以激光雷达为例，高性能激光雷达可以实现200米范围内，精度高达厘米级的3D场景扫描重现。它生成的3D点云数据通过标注后，可以助力自动驾驶模型的训练。云测数据在智能驾驶领域AI数据服务领域长期保持着领先优势。在标注工具方面，云测数据自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台，可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型，支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。帮助汽车更好的感知道路场景，为智能驾驶技术的发展保驾护航。

　　头部企业利用优势，助力智能驾驶产业

　　对于智能驾驶而言，安全始终是第一的影响因素。现实交通场景复杂、安全威胁多，尤其是国内路况的复杂性和国内智能驾驶起步稍晚的现状，更需要高质、更精准的数据来进行算法训练。