无人驾驶汽车和联网汽车的兴起带来了巨大的商机。我们发现，供应商纷纷想方设法减少道路交通事故，减少交通压力，提供移动即服务 (MaaS) 以及改善物流和运输服务，让市民和企业能够享受由此带来的好处，为此，他们大力投资无人驾驶技术。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为这种汽车行业的转型注入了动力，改变了企业生产汽车的方式，并重塑了客户考虑以及最终购买或使用汽车的方式。
但是，要生产未来的汽车，同时兼顾世界一流的 AI、超快的连接和对环境的影响，制造商必须考虑并整合一系列功能与流程，以利用大量高质量的数据。
当今构建无人驾驶基本要素时面临的数据挑战
为了使汽车具备“视觉”、“听觉”、“理解”、“交谈”和“思考”的能力，您需要利用机器学习模型，正确地收集、整理和理解视频、图像、音频、文本、LIDAR 以及其他传感器数据。如今，有些团队忙于将这些功能植入全自动驾驶汽车、变成驾驶辅助功能或者介于这两者之间的任何解决方案，那么这些团队往往不得不借助多个供应商和应用来收集和标记所有必需的数据，以便高效地训练机器学习模型。
但是，训练数据却又非常复杂，使他们不得不连接数十个不同的数据管道组件并集成数十个 API。此外，具有无人驾驶和驾驶辅助功能的汽车不仅需要遵守严格的国家和地区法规，还必须理解数百种语言和方言，这又给企业带来了更大的挑战。
将所有基本要素整合一体不应该这么难。
无人驾驶汽车所需的单源多模式 AI 方法
借助 Automotive AI，有些专注曰此领域的供应商可以有效开展工作，但是开发人员需要自动执行并集成不同的系统和数据类型，这会导致在数据收集和标注方面产生瓶颈及数据兼容性问题。构建内部系统也会产生相应的问题。除了克服与推出 AI 相关的所有挑战之外，企业现在还需要分配资源来构建、维护和改进非核心软件组件。
假如开发团队能够轻松解决集成问题或与法规和语言的多样性有关的数据挑战，那么他们就能更快地将解决方案推向市场。运行并合并多个收集和标注作业已经花费了大量时间。在拥有 180 多种语言和方言的 130 个国家/地区（每个国家都有自己的数据集）执行此操作，这是一个代价高昂且容易出现延迟和人为失误的流程。
通过找到一个经过验证且统一的全球数据源来获得可靠的训练数据，开发人员能够自动执行多步骤项目，将复杂的任务分解为简单的工作并以灵活的方式分配这些工作，借此降低风险，同时仍然在同一管道中进行协调和工作。通过在同一流程中执行 2D、3D和音频标注，尤其是利用机器学习辅助功能加速语音识别、对象和事件检测、以及 LIDAR 和雷达数据的复杂标注，您可以显着降低构建和部署顶尖 AI 时的操作复杂性。
通过使用统一的数据源，开发团队可以专注于模型的构建和训练，而非数据收集和定制软件的准备或维护。
人人可使用的汽车
世界一流的 AI 必须服务于每个市场的每个人。正因为此，无人驾驶汽车功能的开发人员不能只是考虑简单的效率、速度和成本。他们必须消除数据的偏见，以便 AI 能够平等地识别所有事物和人。顶尖的原始设备制造商 (OEM) 和一级汽车供应商必须确保其客户的安全，并且客户能够被其使用的汽车所理解，无论客户的种族、性别、年龄或地理位置如何。
此外，领先企业还必须考虑对供应链的影响。道德至上的数据处理方法依赖于无偏见的 AI，这种方法可在全球产生积极的影响并抵消五级自动驾驶将给世界带来的干扰。
未来的智能汽车
为无人驾驶汽车构建顶尖 AI 的企业不仅需要聘请最优秀的团队人才，还需要找到合适的合作伙伴来帮助他们交付汽车，这种汽车必须能够与所有人和所有事物都能良好互动，能够确保驾驶员和行人的安全，同时能够利用符合不断变化的隐私法规（比如 GDPR 和 CCPA）且由受到公平对待的全球员工标注的道德数据实现构建和改进。
未来的智能汽车将依赖 AI，而 AI 的质量取决于支持 AI 的数据质量。这种情况下，寻找统一、优质、可靠的道德数据源成为了成功的关键因素。
在训练数据和确保数据质量一致性方面，澳鹏拥有 25 年的经验，能够帮助您加速开发无人驾驶能力。我们拥有标注工具，其中包括由机器学习提供辅助的 LiDAR、视频、事件和像素级标记、以及语音和自然语言，这些工具与工作流互联，能帮助您提高生产力，成为市场赢家。
我们的不同之处：
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