從攝像機到激光雷達,從卡車到乘用車,自動駕駛AI場景正在快速落地。
縱觀市場,自動駕駛車企已是車載鬥量。
據企查查數據顯示,中國現存自動駕駛相關企業5682家。
2022年上半年,中國新增自動駕駛相關企業201家。
近10年來,中國自動駕駛相關企業註冊量整體呈上升趨勢。
這其中,高速與低速行駛是自動駕駛的兩大陣營。
低速自動駕駛多應用於封閉、半封閉環境,等級為L4級。
高速自動駕駛多為C端服務,以乘用車為典型代表,等級為L2~L3級。
從應用層面來看,低速自動駕駛的發展更為成熟,如物流、觀光車、地鐵、環衛車等,而高速自動駕駛仍面臨一些技術瓶頸,全面落地面臨著巨大的挑戰。
低速自動駕駛
顧名思義,低速就是指行駛速度較低的自動駕駛汽車,低速自動駕駛汽車的主要作用是載物,且相對應用場景簡單固定,時速一般低於50 km/h。
『港口運輸』:港口端對自動駕駛需求較大,在碼頭應用中,自動駕駛可解決行駛線路不精確、視覺盲區、司機疲勞駕駛等多種問題,節約人工成本,提高運輸效率。
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『物流配送』:小區、園區是物流配送的常駐地,將無人駕駛技術與雲計算、大數據、物聯網、智能控制等新一代信息技術結合,可實現貨物裝卸、運輸、信息登記等環節的智能化。
目前該賽道已有阿裡、美團、新石器、京東等企業加入。
『礦山運輸』:礦區工作環境危險系數較大,自動駕駛運輸可以減少人工需求,實現生產環節之間的高效協同,增強礦區工作安全系數,無人礦卡是低速自動駕駛的重要應用。
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『無人公交』:第一輛無人公交由深圳坪山區於2020年推出,無人小巴貫穿了居民區、學校、劇院、公園等地點。
在功能方面,無人公交與乘用車較為相似,也擁有跟車行駛、自主換道、鄰道超車、自動辨別紅綠燈通行、定點停靠等功能。
高速自動駕駛
高速自動駕駛與低速的主要區別在於速度與使用場景,以及對數據的依賴性。
高速自動駕駛以人類駕駛技術為目標,在鄉村、城市、高速等任意場景自由行駛,甚至超過人類駕駛。
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不得不承認,高速自動駕駛的發展並不如低速自動駕駛發展迅速,這是由其復雜的道路環境所導致。
高速自動駕駛直接參與交通環境,需要其能靈活解決各種突發狀況,一旦失誤,便會對乘客、行人造成生命威脅。
面對復雜的路況,高速自動駕駛相較低速需要更多的數據,通過激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器收集信息,幫助高速自動駕駛汽車實現多場景、多范圍行駛。
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去年開始,多家主機廠提高了對數據標註的業務投入,如吉利、上汽、廣汽等,至今年,其預算已經在幾十萬元的基礎上翻了十餘倍。
車企技術路徑的調整帶動了數據標註行業發展,如何為「自動駕駛數據標註」提供更專業的量產解決方案是數據標註公司亟待解決的問題。
關於曼孚科技
曼孚科技是一家「自動駕駛數據標註」服務商。
自成立以來,已為上百家自動駕駛賽道用戶提供數據服務方案,包括主機廠、新勢力、Tier1廠商、一線科技公司、主流算法公司、造車新勢力等。
MindFlow SEED平臺是曼孚科技旗下自研的第三代數據服務平臺,該平臺具有高度的場景適配性,其包含三大標註模式以及四維標註工具,全面覆蓋圖像、視頻、點雲等幾十種標註工具,高效地處理自動駕駛海量數據集,為自動駕駛各類算法模型提供數據支撐。
場景支持方面,平臺提供全封閉測試、半封閉港口、高速公路、城市道路、智能座艙場景下的車輛行人、車道線、泊車、車路協同、點雲融合、點雲連續幀、點雲語義分割等數百種2D、3D自動駕駛數據標註工具,為客戶提供定制化自動駕駛數據服務解決方案。