滴滴、百度爭相試水RoboTaxi,自動駕駛落地還缺點啥?
RoboTaxi時代正在到來,科幻電影中的自動駕駛離我們的距離正在快速接近。但是,自動駕駛真正落地還有重重阻隔,首當其沖的便是能否保證車輛安全行駛的問題。
今年是自動駕駛商業(yè)化全面開花的一年。
年初,十一部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,將智能汽車列入頂層發(fā)展規(guī)劃,緊接著3月份自動駕駛分級標準也進行了公示;
4月,時值百度Apollo開放平臺發(fā)布3周年之際,Apollo RoboTaxi服務上線百度地圖及百度APP智能小程序,成為國內(nèi)首個通過國民級應用向公眾開放的自動駕駛出租車服務;
同月,高德與國內(nèi)自動駕駛代表性企業(yè)AutoX合作推出RoboTaxi(自動駕駛出租車)項目,面向上海公眾開放體驗。
6月,高德又與自動駕駛出行企業(yè)文遠知行達成合作,向廣州市民開放RoboTaxi運營服務。
就在前幾天,滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務,通過滴滴App線上報名,審核后就能在上海測試路段免費呼叫自動駕駛車輛進行試乘;
……
前有百度,后有高德、文遠知行、AutoX、滴滴等自動駕駛代表企業(yè),RoboTaxi(自動駕駛出租車)賽道如今充斥著布局自動駕駛商業(yè)化落地的各方勢力。
一份來自安信證券的研報認為,從國內(nèi)RoboTaxi覆蓋的城市來看,廣州、長沙、上海等一線城市已經(jīng)逐步落地,北京、蘇州等地也在積極籌備,RoboTaxi在國內(nèi)已成星火燎原之勢,2020年將是RoboTaxi規(guī);\營的元年。
自動駕駛:場景化AI數(shù)據(jù)成必爭之地
RoboTaxi時代正在到來,科幻電影中的自動駕駛離我們的距離正在快速接近。但是,自動駕駛真正落地還有重重阻隔,首當其沖的便是能否保證車輛安全行駛的問題。
在自動駕駛的過程中,汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力,而數(shù)據(jù)則是培養(yǎng)自動駕駛AI能力的重要因素,數(shù)據(jù)標注存在的意義是讓機器理解并認識世界。與其他人工智能應用場景相比,智能駕駛的落地場景對復雜,想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復雜的場景,背后就需要有海量的真實道路場景數(shù)據(jù)做支撐。
AI數(shù)據(jù)是整個人工智能行業(yè)的燃料,它在智能駕駛領域的重要性毋庸置疑。但現(xiàn)實情況是缺乏獲得大量且高質量數(shù)據(jù)的渠道。一方面數(shù)據(jù)標注本質上是要獲得更準確,更精細化的數(shù)據(jù)結果,而場景化的道路數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)標注質良莠不齊,以及數(shù)據(jù)隱私安全問題成為自動駕駛面臨的三大痛點。
▲圖片來源:云測數(shù)據(jù)
為解決這些行業(yè)性問題,國內(nèi)AI數(shù)據(jù)服務頭部企業(yè)云測數(shù)據(jù),通過提供場景化的AI數(shù)據(jù),來滿足智能駕駛領域高標準的數(shù)據(jù)需求。
據(jù)公開資料顯示,云測數(shù)據(jù)為了滿足智能駕駛領域不同場景的特殊需求,業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了“數(shù)據(jù)場景實驗室”模式,通過還原多種智能駕駛細分場景,以解決特定場景下的數(shù)據(jù)缺失、質量良莠不齊等行業(yè)問題。一方面,在場景下的定化數(shù)據(jù)采集更加精準、數(shù)據(jù)質量更高,另一方面,定制化的場景數(shù)據(jù)也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數(shù)據(jù)轉化為生產(chǎn)力。
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