深耕数据标注行业多年的伙伴可能都知道，仅依赖自动驾驶的干系项目，就能撑起数据标注半边天。作为人工智能的“时期宠儿”，自动驾驶因关乎生命安全的分外性子，技能容错率趋近于零。因此除数量外，自动驾驶对数据质量也有极高哀求。
数据标注在哪一环节
现阶段，自动驾驶需办理四方面问题：看得见(定位、避障)、听得着(决策、掌握、实行)、讲得出(路径方案、行进办法)、会思考(边缘打算)，即感知、决策与实行。
传感器(雷达、摄像头)实时网络汽车周围的信息、数据被传输至自动驾驶打算平台进行剖析和处理、自动驾驶系统做出决策并实行——这便是全体自动驾驶系统事情流程。
个中，数据标注就像一道桥梁，它的浸染是处理传感器采集到的非构造化数据，将其转换成机器可理解的措辞，以供打算机平台剖析处理。
数据标注要做什么
上文提到，数据标注的任务是对非构造化数据进行处理以供机器学习，详细来说，标注员通过对图片、视频、文本数据，进行拉框、标点等操作，以产出知足算法演习的数据集。
自动驾驶涉及的数据集中于图像与3D标注，图像标注方法包含矩形框、语义分割、多边形、多段线、关键点、立体框、椭圆，3D标注方法包含连续帧、2D3D领悟与语义分割。
标注员在事情之前需查看对应的需求文档，以理解这次任务详细细则。总结下来，自动驾驶常见的标注物体包含：
丨道路可行驶区域(汽车可行驶区域)
丨栏杆/隔离栏/石墩
丨杆状物(牌杆、路灯杆、交通灯杆)
丨路边建筑(道路两侧建筑物)
丨绿化植被(道路两侧或隔离地带的绿化带、草地、树木)
丨汽车(小、中、大型车辆)
丨非机动车(自行车、摩托车、三轮车)
丨行人(步辇儿的人)
丨车道线(白色、单黄、虚实线)
丨人行道(分割标注)
丨红绿灯(交通灯部分)
数据标注事情模式
数据标注紧张分为人工、自动与半自动标注，现阶段，人与机器结合的半自动标注是海内领先数据标注公司的主流办法，如曼孚科技 MindFlow SEED平台的吸附画布与编辑点功能便是AI赞助的表示。
除标注外，质检也可通过AI赞助完成。众所周知，一套完全的数据标注对接流程包括需求承接、标注准备、正式标注、验收交付、模型演习与上线运营。而通过AI赞助标注与质检不仅能够缩短交付周期且能提高标注准确率，这也是自动驾驶企业方向与技能型数据标注公司互助的缘故原由。
以曼孚科技为例，曼孚科技深耕自动驾驶赛道多年，专注于为自动驾驶企业供应定制化数据办理方案，紧张客户涉及主机厂、新势力、Tier1、算法芯片、高精舆图等，截至目前已为数百家自动驾驶企业供应专业数据做事。
而在未来，曼孚科技将扮演行业的“先行者”角色，为产品矩阵加入更多引擎，帮助汽车企业完成自动化转型，用优质数据做事加快自动驾驶落地步伐。