数据标注丨智能驾驶的进阶之路

本周，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点的行动，标志着无人驾驶出租车进入商业化试点的新阶段。

据悉，本次试点共出动116台测试车，累计行驶近200公里，无人驾驶出租车的订单量已达150万人次，用户好评率高达95%以上。

此次开放后，根据《北京市智能网联汽车政策先行区自动驾驶出行服务商业化试点管理细则(试行)》修订版政策，北京市企业在达到相关标准后可在高级别自动驾驶示范区开展自动驾驶出行付费服务。

而这也意味着该阶段示范区对自动驾驶企业能力的考核将更为严格，包括技术能力、安全性、法律合规性以及风险管理等方面的综合评估。

北京市自动驾驶办公室的相关负责人表示，通过持续迭代创新政策与监管体系，先行区为企业的技术能力验证和服务经验积累创造了良好的营商环境。本次开放车内无人商业化试点是基于前两阶段对无人化技术能力充分验证的结果，旨在考察企业的技术服务能力。

企业需要在技术上展现出更高的成熟度和可靠性，确保自动驾驶系统的性能达到更高标准。

全“无人”模式的变革

全无人驾驶是一项具有颠覆性潜力的技术，它的出现将会为交通出行、城市规划、社会经济等领域带来革命性变化。

1. 交通出行：全无人驾驶技术的应用将改变传统的交通出行方式。人们可以更便捷地进行出行，无需亲自驾驶车辆，减少了交通拥堵、事故和交通违法行为的风险。同时，智能化的交通管理系统可以优化道路利用率，提高交通效率。

2. 城市规划：全无人驾驶技术有助于重新规划城市道路和交通网络。无人驾驶车辆具有高度智能化的行驶能力和通信能力，通过与智能交通系统的连接，无人驾驶车辆可以根据实时交通数据和路况信息进行自动调整和优化，使道路的利用率更高，减少交通拥堵。

3. 社会经济：全无人驾驶技术的推广应用将带来新的商业机会和就业岗位。相关产业链将涉及无人驾驶车辆制造、技术研发、数据处理、维护和保险等领域。同时，减少交通事故带来的医疗、法律和保险成本也将对社会经济产生积极影响。

当然，在赞扬全无人自动驾驶的同时，也不能忽视其现阶段技术面临的一系列瓶颈。

自动驾驶技术瓶颈

现阶段，自动驾驶面临的最大瓶颈在于其尚未获得安全可靠的感知能力，即视觉感知能力。

视觉感知通过摄像头、激光雷达和雷达等传感器，利用计算机视觉和深度学习算法来理解和解释周围环境。其主要表现在以下两个方面：

目标检测和识别：自动驾驶系统需要准确地检测和识别道路上的行人、车辆、交通标志和路况等目标。然而，复杂的场景、光照条件的变化以及目标的多样性和遮挡问题都增加了目标检测和识别的难度。

环境感知和判断：自动驾驶车辆需要实时感知道路的结构、车道线、障碍物和行驶状态等信息，以做出准确的决策和规划。然而，复杂的交通环境和不确定的因素使得环境感知和判断变得更加复杂。

现阶段自动驾驶基本处于L3等级，感知能力是影响其等级提升的主因之一。为提升感知力，各大厂商纷纷在汽车上堆传感器，寄希望于借助多种传感器的不同能力提升感知能力。

而提升感知能力，不仅需要传感器的辅助，优质数据也是较为重要的一环。

自动驾驶数据标注

优质数据对于提升感知能力至关重要。

由于自动驾驶感知目前主流的方法都是采用深度学习，需要用到大量的标注数据集来训练模型，所以能够更快更高效的生成大量标注数据，是无人驾驶感知技术提升的关键。

传感器可以收集到大量数据，但是这些原始数据需要经过特殊处理，才能变成可用于训练和优化模型的高质量数据。

优质数据具有以下几个特点：

1. 多样性：数据需要涵盖不同的场景，以保证模型的泛化能力。通过多样性的数据，模型可以学习到更广泛的特征和模式，从而更好地适应复杂多变的现实环境。

2. 准确性：数据标注的准确性对于有效训练模型至关重要。标注过程中的错误或不一致性会对模型的性能产生负面影响。因此，需要严格的质量把控，确保数据的准确性。

3. 海量数据：数据量对于训练深度学习模型来说非常重要。更多的数据意味着模型能够学习到更多的特征，提高模型的准确性和泛化能力。因此，收集大规模数据集是提升感知能力的关键之一。

4. 实时性：对于某些应用场景，实时性的数据非常重要。例如，自动驾驶领域需要实时收集传感器数据来感知和应对环境变化。因此，及时收集和处理数据是确保模型能够做出快速响应的关键。

为了获取优质数据，需要建立有效的数据收集和标注流程，同时结合人工和自动化的方法进行数据处理和标注。此外，与合适的数据提供商合作，利用开放数据集和众包平台等资源，也可以扩大数据规模和多样性，提高数据质量。

曼孚科技作为行业领先的自动驾驶数据标注服务商，总结了许多自动驾驶数据标注经验与方案，为自动驾驶场景化应用保驾护航。

在标注类型方面，MindFlow SEED平台支持图像(2D框、旋转2D框、多边形、关键点、多段线、曲线、3D框、椭圆、日形框等)、语音(ASR转写)、文本(OCR转写)、3D点云(单帧、连续帧、点云融合、点云语义分割)等多种自定义标注方案，满足自动驾驶、高精地图、导航等多个场景需求。

总结

综上所述，优质数据是提升感知能力不可或缺的一环，它为模型提供了丰富、准确、多样且实时的信息，促使模型在现实场景中具备更好的表现。

尽管全无人驾驶技术还面临一些挑战和障碍，但它的出现已经引发对交通出行和城市规划的全新思考，无人驾驶技术有望进一步减少交通事故、缓解交通拥堵，并优化车辆行驶路线，从而减少尾气排放，提高能源利用效率，为可持续发展做出积极贡献。