2021年可谓是自动驾驶的商业化元年，进入2022年，随着国家自动驾驶示范区数量增加，自动驾驶技术已应用至多个场景，规模化商用开始成为行业主旋律。

值得注意的是，相较于开放道路下的乘用车场景，矿区、港口、物流园区、机场等封闭场景下的自动驾驶商业化进展则更为迅速而稳定，尤其是矿区场景，更是近些年自动驾驶下的热门细分赛道。

众所周知，机器处理和存储知识的速度比人类快很多，且对“知识”的需求量也远超过人类，对于机器学习模型，通过数十甚至数百张图像可能仍无法准确识别一种物体。因此如何最大限度利用机器处理一些“智能任务”?答案是用和这些智能任务相关的数据来“喂养”机器，让机器从这些数据中学习，这些相关数据也称训练数据。

过马路是参与交通路权的重要交通场景之一。车辆驾驶员和行人之前通常使用非语言交流来相互判断协商人行横道是否可以通行，而没有驾驶员的自动驾驶汽车很难将车辆的驾驶意图传达给十字路口的行人，这可能会使行人和其他道路使用者的安全性降低。

过去的2021年，对于数据标注行业而言，是略显“矛盾”的一年。一方面以自动驾驶场景为核心的数据处理需求持续激增，数据标注行业迎来发展的沃土;另一方面，行业融资事件寥寥，且依然没有诞生独角兽企业。与前十年野蛮增长不同，迈入下半场的数据标注行业急需的不仅是思考，更是改变。自动驾驶进入商业化运营阶段2021年，国...

自动驾驶堪称这个春节的顶流。大年初二，来自百度的 " 汽车机器人 " 实力出境，参与了北京冬奥会50-51棒的火炬传递，中国的自动驾驶企业秀足了肌肉，展示出了自动驾驶技术在不同场景下的落地应用。

近年来，数字经济迅猛发展，互联网技术更迭的步伐不断加速，新基建带来的数字技术已成为继农业经济、工业经济之后又一重要经济形态，以移动互联网、大数据、云计算和物联网为代表的数字技术已成为经济社会高质量发展的新引擎和新动能。

人工智能行业有句话：有多少智能，背后就有多少人工。随着大数据、云计算和人工智能等技术飞速发展，数据标注服务逐渐走入人们视野，成为新形势下商业价值凸显的重要抓手。

谈及数据,绕不开的一个话题就是数据隐私与数据安全。随着数字化进程加快，数据安全事件频发,据Risk Based Security统计，去年国际数据泄露事件近5000起，被泄露数据近41亿条，数据造成的潜在重大危害和巨额损失迫使国家、行业、企业等各层面更加重视数据安全。

在如今科技高速发展的时代，人工智能正快速跻身于人们的生产生活中，不断为经济社会的发展注入新动力，而自动驾驶(AV)作为近几年的黑科技，已然成为人工智能领域里最重要的方向之一。

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...

人工智能(AI)是一个相对简单的概念，却有着非同寻常的含义。这个词是由美国计算机科学家约翰·麦卡锡在1956年创造的，他被公认为人工智能之父。相对于人类和其他动物所表现出的“自然”智能，它被用来描述机器所表现出的一种智能形式。

“护脸计划”是由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所倡议发起成立，旨在人脸识别技术大规模应用的时代背景下，通过标准制定、测试评估、行业自律等手段，以应对层出不穷的隐私泄露、技术滥用、偏见歧视等问题，从而促进人工智能产业健康发展，为人脸识别技术与应用“正名”。

曼孚科技SEED数据服务平台在总结传统标注模式利弊的基础上，创新性的大量引入算法辅助，以人机协同的方式推出了专门针对点云连续帧标注的“自动关键帧”模式，在保持数据准确率的基础上，标注效率可以提升10倍有余。

而作为深度学习的重要基础，神经网络技术无疑是行业内最热门的研究方向之一。探寻神经网络技术原理、优化神经网络算法模型、规避算法调优过程中遇到的各种问题，一直是学界关注的焦点与热议的话题。

时至今日，赵明依然清晰地记得当时老板脸上那掩饰不住的喜悦表情以及激动的呐喊声。毕竟，他所在的这个小团队已经有半个月没有开工了，这是他们重振旗鼓的一个好机会。

来自政府、长三角人工智能相关协会、人工智能相关企业、科研院所等众多嘉宾代表以线下和线上直播的形式参与了本次会议，共同探讨人工智能核心技术突破与市场应用开拓等核心话题，把脉行业未来发展趋势，共谋人工智能产业创新发展。

目前，语音识别技术已深入日常生活的方方面面，语音助手、智能音箱、智能客服等都是较为典型的应用场景。未来随着IoT设备的逐渐普及，人机语音交互场景将向更多方向延伸，在识别精度、场景优化等层面，对语音识别技术提出了更高要求。

​近年来，人工智能与大数据已成为国家重要战略，也是国家供给侧改革的创新引擎。十九大报告中提出，要"加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合"，人工智能发展上升至国家战略层面。

SEED数据服务平台默认提供三层工作流模式：标注-审核-质检。在标注流程中，平台提供如上文所述的修改与编辑功能，协助标注员完成标注结果自检与更正。

通常情况下，市场会将创办时间在十年内，估值10亿美元以上且还未上市的热门赛道企业称之为“独角兽”。但在国内数据标注行业，独角兽企业却罕见缺席，甚至没有分毫可能出现的征兆。

属性标签错误、标注对象贴合精度不满足要求，是标注过程中常见的错误类型。100%数据准确率目标的达成，不仅有赖于AI标注模式以及自由标注的加持，同时还需要有灵活可配的编辑修改方式。为了更便捷地对标注对象进行修改，SEED数据服务平台针对不同场景，提供了多种编辑与修改模式，实现像素级精确调优。一.编辑点修改编辑...

作为SEED数据服务平台的核心模块之一，标注模块不仅融合了AI标注模式，同时还提供比传统工具更为强大的自由标注模式，场景覆盖更全面，标注效率提升更显著。

在人工智能技术与产业深度融合的时代背景下，基础数据服务行业的重要性愈发凸显。如何为AI行业提供优质、场景化的数据服务，是摆在一众数据服务企业面前的首要难题。

本届数博会以“数智变·物致新”为年度主题，由中国国家发展和改革委员会、中国工业和信息化部、中国国家互联网信息办公室、贵州省人民政府等联合主办。

自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练与调优。

图像全景语义分割是人工智能计算机视觉领域的一个重要分支，它结合了图像分类、目标检测与图像分割等技术，是针对图像数据所进行的一种像素级分类。经过全景语义分割处理后的图像，广泛应用于自动驾驶、无人机等场景下的机器学习，是图像处理领域最常见的一种数据标注类型。这是一张经过全景语义分割处理后的2D图像：图1...

目前，自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练与调优。

20世纪90年代中后期，企业信息化转型进入快速发展时期，此阶段企业内部IT建设主要以数据库、ERP 为主。当业务部门面临新需求或者出现新问题时，企业技术部门往往需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。长此以往，企业内部业务体系形成以烟囱架构形式存在的系统，每个系统的建成都自成一...

作为自动驾驶的重要组成部分，高精度定位导航技术是自动驾驶汽车安全行驶不可或缺的核心技术之一，在车辆横向/纵向精确定位、障碍物检测与碰撞避让、智能车速控制、路径规划及行为决策等方面发挥着重要的作用。