智能驾驶技术与数据服务的演进

自2016年起，智能驾驶技术经历了一段显著的发展历程，从初期依赖激光雷达等传感器的技术基础，逐步过渡至2020年辅助巡航驾驶能力的增强。在此过程中，智能驾驶相关企业逐渐聚焦于提升车辆对周围环境的感知能力与车内智能驾舱的人机交互体验，以提供更加安全便捷的智能驾驶服务。

针对智能驾驶领域的AI数据服务需求，云测数据于2021年世界人工智能大会推出新一代智能驾驶数据解决方案。这一方案旨在为智能驾驶企业提供强大的感知数据能力，同时降低AI模型训练成本，提高数据标注效率，从而加速智能驾驶应用的快速落地。

云测数据的智能驾驶数据解决方案分为三个核心研发阶段：

• 算法预研期：专注于特定场景的算法探索，利用开源数据集和商业成品数据集，帮助企业快速完成产品验证。
• 算法研发期：明确处理场景和传感器算力需求，通过数据采集、清洗和标注服务，构建定制化的智能驾驶数据解决方案。
• 算法持续优化期：在拥有完整数据模型的基础上，聚焦于支持持续集成和迭代算法所需的数据，实现数据的持续流转与AI工程化。

随着智能驾驶功能的日益丰富，从依赖高精地图定位与导航，到车辆自身感知能力的增强，通过高质量数据实现算法迭代，使得汽车具备更强的灵活性，以适应多变的道路和环境条件。同时，大模型时代的到来为用户带来了更佳的人机交互体验。

AI数据服务的关键能力：

1. 数据维度的支持能力：自动驾驶从依赖单一视觉传感器，逐步过渡至多传感器融合，包括3D点云与图像的融合标注，直至引入4D标注，即不仅包含三维空间，还叠加时间维度，以增强车辆对动态环境的适应性。这要求数据处理和标注方法具备高度复杂性与创新性。

2. 工具的可集成性：规模化量产与AI工程化需求下，数据积累与算法智能化成为关键。云测数据致力于将工具链系统与企业数据底座集成，实现数据高效、无缝的流转，通过标准API接口与其他业务系统集成，支持企业数据的高效处理与流转。

3. 全生命周期的服务能力：覆盖从预研到场景化定制标注，再到持续算法在线优化的整个过程，确保智能驾驶数据服务的全面性和连续性。

云测数据解决方案的核心变化：升级后的智能驾驶数据解决方案2.0版本更加侧重系统集成能力，将在线优化和系统集成置于优先地位，预研阶段的基础数据集和定制化产品服务的权重有所下降。这一变化体现了云测数据对于自身标注平台与企业大模型集成能力的重视，反映了对智能驾驶企业自动标注能力发展趋势的深刻洞察。

展望未来，智能驾驶领域将继续见证技术的革新与服务的优化，大模型的数据服务能力的升级，如支持BEV-transformer标注、自动标注结果校验以及提升大语言模型的标注能力与评测服务，将助力智驾企业实现更加自然、智能、多样化的交互体验。