联系方式：15001380073 无人驾驶从概念到生产，经历了近百年的历程。没错，早在上世纪20年代，第一辆真正意义上的汽车诞生后的三十多年后，人类就已经开始进行有关无人驾驶的实验了。
无人驾驶作为汽车未来的研究方向，其对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远的影响。无人驾驶汽车的来临将能够解放人类的双手，降低发生交通事故发生的频率，保证了人们的安全。同时随着人工智能、传感检测等核心技术的突破和不断推进，无人驾驶必将更加智能化，同时也能够实现无人驾驶汽车的产业化。但是任何技术的出现都是循序渐进不断革新的过程，无人驾驶从出现到成熟再到能够在世界范围内运用，需要每一个汽车人的不懈努力。
(上图为特斯拉无人驾驶汽车基于关联信息区别出障碍物和交通指示)
在刚刚过去的2018狗年春节，最令人工智能从业者感到开心的莫过于在春晚中看到了无人车、无人船和无人机。在春晚的珠海分会场，搭载百度Apollo系统的比亚迪无人驾驶车队在观众的见证下驶过港珠澳大桥。在港珠澳大桥下，来自珠海云洲公司的近100艘无人船，列队成“离弦之箭”穿过大桥。在大桥上空，由300架无人机组成的海豚造型点亮了夜空。这场惊心编排的无人驾驶技术表演得以在春晚上呈现，显示了中国官方对人工智能技术的重视。去年，中国将人工智能上升为国家发展战略。
(上图为2018狗年春晚上的无人驾驶车队)
2017年，无人机和自动驾驶是人工智能大火的领域，其中自动驾驶的投融资数额和投资行为数在2017年均位于前列。
在诞生奔驰、宝马品牌的欧洲“大本营”，2017年，美国，电动车特斯拉Model S第一次在销量上“碾压”了它们的，别传统燃油车——宝马7系和奔驰S级。与此同时，在欧洲SUV市场，特斯拉Model X同样表现优异，在特斯拉的本土市场美国，特斯拉Model S更是以全年28800辆的成绩“轻松”超越了传统豪强凯迪拉克XTS的16275辆。国内无人车巨头百度与金龙客车签署了战略合作协议，将于今年实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营。百度方面表示，此次合作也意味着国内首款无人驾驶巴士量产，百度抢先占据了无人驾驶客车在中国的市场。
(上图为特斯拉Model S)
无人驾驶技术发展迅猛，但是上路难一直是无人驾驶的难题。由于无人驾驶汽车上路会涉及到车内人员及行人的人身和财产安全，因此，如何提高无人驾驶汽车的识别率成为一件相当重要的事情。
影响无人驾驶系统识别率的因素，也就是人工智能的三大要素，算法、计算力和数据。
人工智能大企业的算法开源平台，例如Google的TensorFlow、Facebook的Detectron、Amazon的 DSSTNE等将算法从人工智能的神坛上拉下来。计算力取决于GPU和FPGA等加速硬件与神经网络芯片的速度，芯片制造商NVIDIA、Intel和高通等都有自己的芯片，为深度学习提供计算硬件。
开源的算法和可购买的芯片，决定了谁拥有好的数据，谁就有可能取得更高的识别率。因此，数据就显得尤为重要。无人驾驶需要大量的街景、人物、道路标志的标注数据及智能驾驶控制语音数据。但是目前行业内的数据良莠不齐，那么什么样的数据才是无人驾驶模型最需要的呢?爱数智慧创始人张晴晴女士认为，行业精准度高、与算法相符的结构化数据才有助于提高无人驾驶模型的识别效果。
详细来说，训练标注数据必须具备以下条件：首先，数据必须与算法相符，也就是说数据的标定标准必须与现阶段所用的算法相符合。其次，数据必须具有行业针对性，给无人驾驶系统输入的算法必须是对应的街景图像数据、行人图像数据、交通标志图像数据等。，，数据必须随着模型识别效果的变化而更新，随着模型识别效果的变化，训练数据也需要进行相应的调整，这样才能使模型的识别效果达到更优。
既然结构化的数据如此重要，那么要求如此高的数据从何而来呢?
做无人驾驶图像数据和语音控制数据服务的企业不少，但是质量参差不齐。值得一提的是北京爱数智慧科技有限公司，成立一年多时间，就已经与国内外知名人工智能企业建立了战略性合作。团队中的图像工程师和语音工程师根据市场需求，制作了无人驾驶所需的数据，例如街景道路物体分割图像数据、街景车道线标注数据、街景道路物体画框图像数据及智能驾驶语音控制数据等。爱数智慧贯彻以结果为导向的数据处理方法，根据以往算法经验和专业积累调整数据标定标准，制作与算法相符并且行业针对性强的数据，向无人驾驶企业提供优质的结构化数据。
(上图分别为爱数智慧制作的街景道路物体分割图像及对照图片、街景车道线标注图像、街景道路物体画框图像)
数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素，抢占无人驾驶汽车上路先机，高质量结构化的数据至关重要!!!
北京爱数智慧科技在数据交互、产业推动等领域开展合作，共同促进双方在无人驾驶领域产品与服务的延伸和发展，用专业精准的数据助力无人驾驶，持续推动中国无人驾驶产业的健康、有序发展。
