2025年自动驾驶收割时，车企该如何应对数据标注问题？丨曼孚科技

“2025年将是自动驾驶收割的时代，深圳智能网联汽车营收将达2000亿、上海公路将有七成以上自动驾驶汽车、北京又将这一数字提到了八成... ”

种种迹象表明，在历经实验—应用—低迷—平稳阶段的自动驾驶将在未来3年大规模落地，那么现在的自动驾驶还有哪些制约因素?

自动驾驶的下半场战争——数据

自动驾驶行业上半场竞争中，从零到一的开发试验阶段已经过去，各家车企们比拼的自动驾驶算法系统已到了瓶颈期，为了避免发生“望山跑死马”，现阶段自动驾驶屹然到了调整计划的时刻。

随着L4级车企纷纷“降维”闯进L2、L3级市场，自动驾驶已渐进深水期。在下半场比拼中，交付量与实际使用里程成为车企们新的竞争目标。

毕竟，商业落地才是技术最终的归宿，自动驾驶汽车也需要实践出真知。当下，自动驾驶车辆应用场景愈渐丰富，可行驶测试范围越来越广，产量也翻倍提升。

这对车企来说固然是好事，但“车多”带来了新的问题，对于所需的海量数据又该如何支撑?

企业“头疼”的数据标注

数据标注为什么对自动驾驶如此重要?

这需要提及自动驾驶三大要素“传感器、计算平台与算法与数据。”上面提到，现阶段自动驾驶比拼的是规模，但车企们暗自较劲的其实是迭代与极端案例处理能力。

因此感知模型训练与仿真测试仍是重中之重，关乎着自动驾驶的安全性与迭代性能优良。

以感知训练为例，自动驾驶与人类驾驶员一样，都需要先看到后思考，具体来说，感知模型训练按照流程可以划分为五大环节，分别为数据存储、数据预处理、难例挖掘、数据标注以及模型训练。

这其中数据标注是最繁杂、费力、耗时的一环，让一众企业直呼“头疼”。

数据标注通过人工或智能化工具将传感器采集的图像、视频、文本等数据进行检测识别，这是一份简单但对质量要求较高的繁琐工作。

而自动驾驶作为人工智能里的特殊行业，容错率极低，对数据标注要求非常严苛。

在自动驾驶领域，数据标注处理的场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等。

所以，像自动驾驶这种对数据体量要求大、精度要求高、效率要求快的工作，更适合与专业的平台服务型数据标注公司合作。

如何选择数据标注公司

市面上中型及以上的数据标注公司有近十家，但每家标注公司都有不同的主营赛道，按类型可分为文本、语音、点云、图像、视频等，而按照行业可分为自动驾驶、零售、金融、安防、物流、教育等。

按此方法，自动驾驶企业需寻找专业为自动驾驶提供数据服务的公司。而曼孚科技就是一家专注于自动驾驶标注赛道的平台服务型公司。

作为行业领先的数据服务企业，曼孚科技长期聚焦自动驾驶行业，自研了旗下第三代数据服务平台——MindFlow SEED数据服务平台。

借助AI算法驱动的自动标注，以及针对自动驾驶场景推出的布尔运算、融合点云车道线、自动关键帧等功能，MindFlow SEED数据服务平台在数据处理尤其是自动驾驶3D点云数据处理方面建立了深厚的技术壁垒，平均标注效率提升10倍以上，在业内维持了较高的技术领先性。

而除专业的标注工具外，MindFlow SEED平台也包含项目、供应链、数据安全等管理类目。通过整合数据集管理、团队人员管理、工作流管理、数据统计分析等工作环节，打破数据孤岛模式，实现对数据全生命周期的统一管理，有效节约管理成本并显著提升业务执行效率。

现阶段，曼孚科技利用平台技术为自动驾驶企业提供数据支撑，在未来，曼孚科技将继续加大智能标注研发投入，满足自动驾驶数据多样性需求供给，推动自动驾驶在更多场景下落地应用。