智能驾驶走上时代风口，数据堂助力汽车更具“智慧”
2021被称为智能汽车元年，智能驾驶和高级辅助驾驶功能都得到各方加码。在世界人工智能大会（WAIC）现场，众多厂商纷纷推出自家的智能驾驶技术及新品，都在表明智能驾驶领域迎来井喷式发展。
嬴彻科技在大会现场展示最新两款智能驾驶重卡量产车型
阿里也带来了最新前沿技术的无人物流车“小蛮驴”
据相关机构预测2030年智能驾驶汽车会占据整体出行里程40%以上，完全智能驾驶新车渗透率能达到10%，据乘联席会数据预测，未来五年智能驾驶市场规模将继续保持增长的态势，到2024年，智能驾驶市场规模有望突破1000亿，在巨大的市场红利驱动下，众多企业也在“AI赛道”上展开竞争。
智能驾驶面临的挑战
虽然智能驾驶发展势头猛烈，但也面临着许多问题，就目前来说，智能驾驶面临的最主要问题是人工智能不那么智能，复杂的现实交通场景、不可控的随机因素都会对AI的感知能力提出挑战，所以提高AI的感知能力就成为了智能驾驶未来发展的挑战。
人工智能的三大要素是数据、算法和算力，这其中，数据发挥着提升AI的感知能力的支撑作用，而当前解决感知问题的主要方式就是“堆数据”，通过监督学习的方法将大量各种情况的训练数据提供给算法，让生成的模型具备普适的感知能力。路面上的气球、假人、车身上的广告、建筑物的倒影等等我们可能很难设想到的场景，都需要一一灌输给算法，才能保证算法能正确的感知。
而这期间需要人工标注完成的近亿张图片以及数十万段视频，提供给AI才能保障智能驾驶车辆正常可用。非常的耗费人工和时间成本。
智能驾驶数据解决方案
作为中国人工智能数据服务行业第一家上市企业，数据堂的核心业务便是为AI及大数据领域公司提供自有版权的训练数据产品、数据采集与标注定制服务、标注平台部署等一体化数据解决方案。
在智能驾驶领域，数据堂可提供多种数据标注定制服务。
2D车辆/行人/交通标志标框标注:
应用于对车辆与行人的基础识别
车辆多边形标注：
对车辆进行区域标注及分类标注，可训练智能驾驶在道路上选择跟车或变道操作
3D立方体标注：
训练智能驾驶对会车或超车车辆的体积判断。
多段线标注：
对道路标识进行标注用于训练智能驾驶，根据车道规则进行行驶
语义分割：
对图片中的不同区域进行分割标注，帮助智能驾驶车辆识别一个图片中的可行驶区域
3D点云标注：
3D雷达标注主要应用于智能驾驶虚拟现实VR训练场景之搭建
除了上述的标注手段，为了更好地服务企业客户，帮助客户快速打通企业数据平台、数据处理、数据安全交付环节，数据堂基于多年服务经验，在2019年成功研发并推出了标注平台私有化解决案数加加Pro。
数加加Pro平台——数据标注专家
从数据接入到结果数据交付，从项目进度到人员权限管理，数加加Pro覆盖了数据标注服务全生命周期，是数据堂多年数据服务经验锤炼的完美作品。
数加加Pro中集成了数据处理、自动化标注、机器质检等外部插件，拥有便利多样的部署形式和方便的接口，可以快速部署和集成。
针对每种数据类型下的不同标注任务，数加加Pro自研四十套标注模板工具，全都都是经过多年打磨及实战检验，高效满足语音、图片、文本、视频、点云的复杂需求。
数加加标注平台拥有众多标注工具
在人工智能技术迅猛发展的今天，智能驾驶数据类型丰富、敏感度高，部分客户数据高度保密，为此，数加加Pro支持SaaS、云端独立部署、企业本地化部署等灵活方式，以从根源上保障客户的数据安全。
数加加操作界面
该平台可通过多租户权限分割、IP白名单、VPN登录、链路传输加密等方式，同时服务多家企业，真正做到“数据不出门”。
平台“神器”助力完美标注
在智能驾驶数据，激光雷达3D点云数据标注可以说是最具代表性的数据任务了，其标注质量将直接影响车辆的识别结果。概括来说，激光雷达3D点云数据标注的工作内容就是通过3D矩形框或者语义分割将激光雷达采集的点云图像按照客户的要求将目标物体精准标注出来，如车辆、建筑、树木、行人等。
为了最大程度确保数据的准确性，数加加Pro拥有多套激光雷达3D点云数据标注模板工具，可以胜任如单帧标注、2D-3D联合单帧标注、3D追踪标注、2D-3D联合追踪、3D点云分割等常见任务。
模板中同时加入了部分预识别和智能处理算法，帮助标注人员在更快的时间内完成更多标注任务，无需担心质量问题。重要的是，模板工具中每个图标位置、每个功能、每个算法都经过了多个项目的实战，拒绝无效与冗余设计。
数加加平台3D点云实机操作
除此之外，数据堂也支持客户个性化定制服务，如座舱人员行为动作采集、2D街景数据采集和标注、驾驶场景下多语言、多人群的语音采集标注等。凭借优质的服务体验，数据堂已培养了数百万级别的可以进行数据标注的用户，为自身打造了有足够影响力的品牌护城河。
数据堂依赖模版工具丰富多样、人工与算法灵活配合、数据服务专业高效灵活将持续为客户的数据处理工作保驾护航。