今天，2023上海車展盛大開幕，這次除了整車廠，自動駕駛企業也相繼帶來了很多全新產品發佈。
相信以BEV感知、Occupancy Network、Segment Anything和ChatGPT為代表的一系列顛覆性技術將進入大眾視野，大家驚呼以CV/NLP為代表的人工智能方向終於帶來新一輪產業革命。
自動駕駛行業現狀
自2018年以來，得益於政策推進、硬件平臺和軟件算法的逐步成熟，中國的自動駕駛行業勢頭發展良好，量產乘用車自動駕駛等級正在由L2向L3+過渡，商用車自動駕駛已進入商業化運營階段。
據相關資料統計，中國2022年在售量產商用車中L2和L3的滲透率分別為35%和9%，預計2023年低將達到51%和20%。
與此同時，自動駕駛上下遊的各類玩家以不同的發展思路積極進入市場，數據解決方案企業-海天瑞聲、傳統車企、造車新勢力、互聯網科技公司、解決方案供應商等，限定場景下的商用車也逐步進入商業運營化階段，據不完全統計，目前國內各類自動駕駛參與者已超過200+。
自動駕駛技術發展
自動駕駛作為軟硬件高度結合的人工智能技術產物，其技術發展的三大基石分別為：數據、算法和算力。
1》數據作為自動駕駛研發與量產車的交互媒介，一定程度上決定了自動駕駛技術的上限。
目前，組建以數據驅動為核心的數據閉環研發思路成為業界共識，如何有效挖掘數據，有效利用數據成為了數據閉環中的核心技術點，這一點以海天瑞聲為代表的數據標註企業很有發言權；
2》算法作為自動駕駛技術的內核，以深度學習為代表的技術在感知層和決策層共同驅動自動駕駛技術的發展，近來，相關的技術包括：『Transformer』、『BEV感知』、『雲端大模型』、『重感知輕地圖』等方向；
3》算力作為自動駕駛技術的地基，相關的芯片技術也是不可或缺的物料之一，作為車端運行自動駕駛算法的載體，自動駕駛的主控芯片架構由域集中式向中央集中式發展，芯片集成度在逐步提高。
自動駕駛技術未來趨勢
目前自動駕駛技術還是以感知定位、決策規劃等模塊為中心進行發展，感知技術經過這些年的發展已逐步形成數據驅動的迭代體系，Segment Anything和ChatGPT的出現，會讓自動駕駛的端到端運行產生了更多的想象空間，相信不久的將來，認知駕駛決策也會出現以數據驅動的模型決策。
可以預見，自動駕駛技術的下半段賽場離不開兩個詞：『大模型』，『數據』。
自動駕駛數據驅動，讓未來可期
我們注意到GPT-3在訓練時使用了超過45TB的文本數據，Segment Anything使用了約1100萬圖像分割數據，那同樣自動駕駛技術的終局也一定需要有一套強大的數據驅動鏈路，通過不斷發現有用數據，不斷通過人工總結引入正反饋使用核心數據，將人類知識賦能給算法系統，從而實現系統的不斷進化。
這套數據驅動鏈路的高效運轉，離不開數據采集/數據管理/數據標註/仿真等模塊，數據標註技術至關重要，它是人類馴化系統的工具，不同的標註框是人類先驗信息的總結。
可以說，數據標註的質量一定程度上影響著算法系統的性能。
正因為如此，數據標註技術也逐步成為自動駕駛技術的一個關鍵方向，以海天瑞聲為代表的相關數據標註企業也正受到越來越多的關注。
數據標註技術呈現『智能化』
數據標註方向從深度學習技術發展開始，就獨立成為一個技術發展方向。
整體分為三個發展階段：
1》純人工標註階段：該階段主要因為數據標註量少，標註任務簡單，絕大部分工作由標註作業員完成；
2》輔助標註階段：人為主，工具為輔。
隨著標註量大，人力成本升高，算法技術的不斷發展，出現了很多提效的輔助標註工具，來不斷解放人力；
3》自動標註階段：工具為主，人為輔。
以自動駕駛為代表的技術不斷發展，出現了人工無法標註的任務需求，加之標註數據量的日益擴增，自動標註成為大家關注的重點。
自動駕駛標註需求呈現多樣化
自動駕駛系統作為一個復雜的多模塊聯動的綜合系統，隨著技術的不斷發展，研發認知的不斷更新，對標註任務的需求也在不斷增加。
目前的標註任務主要分為以下幾類：
1》攝像頭/激光雷達標註：大部分自動駕駛解決方案均配有視覺攝像頭和激光雷達，與此對應，會產生2D圖像標註需求/3D點雲標註需求；
2》單幀標註/多幀標註：隨著端到端的感知技術發展，軌跡預測的模型化會產生時序場景的標註需求；
3》場景標註：自動駕駛技術的落地，需要對場景有全面的認知，也會產生雨霧場景/傳感器失效場景的標註需求；
4》軌跡預測標註：端到端的技術將會產生更多的標註任務，來不斷提煉人類知識。
總而言之，技術的不斷發展讓自動駕駛的端到端技術可期，數據將成為端到端技術的核心養料。
如何規模化利用好數據，挖掘數據的內在價值將一定程度上影響自動駕駛技術的發展。
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2》針對不同場景支持輔助標註/自動化標註；
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4》數據的智能化管理，確保客戶的商業數據安全合規。
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