人工智能在行动：自动驾驶汽车的落地

一个多世纪以来，汽车作为最伟大的发明之一为人类的出行带来了极大便利，其在舒适性、安全性及资源消耗等方面都有显著提升。但亘古不变的是，作为驾驶员在行进过程中必须时刻专注于路况环境信息。伴随计算机与自动化进程的加快，汽车逐渐成为驾驶员的数字伴侣，为驾驶员提供安全警示，如对车辆碰撞前与异常变道的警报等。然而尽管有这些帮助，全球每年因交通事故造成的经济损失仍达6000亿美金，多数交通事故的主要责任在于驾驶员本身。

随着人工智能逐步向前迈进，自动驾驶作为AI落地的沃土，其蕴含的潜力十分庞大。尤其对于中国，自动驾驶已然成为一个活跃的领域。R&S北京公司总裁罗杉就曾在记者采访中提到“在汽车电动智能化浪潮里，中国企业们正在换道超车，在某些技术领域引领着全球的发展。”我们作为全球人口密度最大的国家之一，每年约百分之三十的城市存在高峰拥堵情况。自动驾驶技术恰恰能提升驾驶安全，提高道路通行能力，加强交通系统管理秩序，为用户节省时间。

自动驾驶的本质作用就是提升安全和效率。据报道每年因酗酒、昏睡、注意力不集中等原因导致的车祸死亡人数已超两百万，而在自动人工智能系统的帮助下，这种悲剧显然可以避免。自动驾驶可帮助用户减轻压力、缩短通勤时间、降低出行门槛及优化油耗等。但高度自动化与自动驾驶同样也对技术的安全性和可靠性施加了巨大压力。

众所周知，人工智能三要素中的数据作为基础产业，为算力算法提供养料支撑。一旦出现有缺陷的参考数据，可能会从感知、情况分析与行为规划等方面扰乱自动驾驶算法的整个训练过程，因此参考数据的质量决定了AI清晰识别对象的能力。“通过建立流程化、规范化、标准化的数据服务平台，提高数据标注速率与质量，满足大规模AI基础设施建设带来的迫切需求。”这就是曼孚科技的方法。

什么样的服务平台?曼孚科技自研了一套贯通数据处理、项目管理和数据安全管控等各环节于一体，并且能对图像、文本、语音、视频以及3D点云数据做到一站式处理的数据服务平台——SEED平台。作为数据智能平台体系的重要组成部分，SEED平台是实现重构AI基础架构的关键。

如何完成数据标注?多场景标注利用三大标注模式、四维标注工具，全面覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音交互实现在自动驾驶、智慧安防及泛场景等领域的标注需求。AI人机协同标注提供18种不同类型的AI预标注辅助工具，全面覆盖各类垂直标注场景，部分AI标注工具准确率高达99%，平台数据标注效率提升10倍以上。

平台的管理模式?数据生命周期管理可完成数据从诞生到被算法模型调用、数据集、人员、供应链等过程的调度，完成从项目管理、项目执行至数据导出的一站式管理。在沟通效率、执行成本以及信息透明度等方面实现革命性的创新，有效满足大规模AI基础设施建设带来的迫切需求。

在未来，智能汽车将继续飞速成长，人工智能公司也将面临着更大的压力，只有对图像和视频中的单个对象进行详尽的标记，通过训练计算机视觉模型来准确解释周围的世界才是实现自动运输更安全、更可靠的正道。毕竟，在道路安全方面不容有任何失误，自动驾驶之路仍任重而道远。