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自动驾驶数据服务市场占有率居首,这家企业是如何做到的?

来源:数据堂2021-12-07

从今年上海车展中搭载激光雷达的新车“含量”可以看到,各大车企正在加速跑步入场高级别辅助驾驶时代。


“乘用车是继商用车之后主要的准自动驾驶应用场景和阵地,其规模将远大于商用车的落地。预计2030年,高级别辅助驾驶将成为乘用车的常规标配。”一位业内人士表示。


而在如此迅猛的普及趋势下,大众仍然无法免除对于智能驾驶功能安全的担忧。


近两年,由辅助驾驶功能失灵而引发的接二连三的交通事故也表明,如果没有海量的、多维度的数据做支撑,辅助驾驶车辆则会对行驶环境失去精准的三维定量感知。


如同人类失去双眼,智能驾驶的决策系统也会错误地将不可行驶的区域当成可行驶区域,最终导致事故的发生。


因此,一套强大的传感器套件+神经网络的计算“大脑”,是保证自动驾驶能够在感知车辆周围环境并做出安全、合理决策的关键。


而算法与数据双轮驱动更是实现更成熟的自动驾驶技术的重要利器。


随着智能驾驶汽车发展与商业场景落地,算法方面的差距会逐渐缩小,数据将是真正影响自动驾驶技术水平的重要因素。


未被填补的市场缺口


为了建立强健的神经网络,系统需要大量多样的训练数据。同时,通过真实路测和仿真测试来训练机器学习模型,并不断改进自动驾驶技术。


过去几年,在“人脸识别”、“自动驾驶”、“语音识别”等应用领域崛起的背后,核心依然是要求精准的标注数据。


有数据显示,中国有10万名全职数据标注员和100万名兼职数据标注员,他们用人工标注为人工智能数据训练模型提供最重要的“燃料”。


大部分人工智能头部企业,每年在数据采集、标注业务上都要支付数百万甚至是数千万的费用。然而,数据服务并非依靠堆人就能解决问题,据了解大部分外包商交付的结果数据经多次返修,依然无法达到客户要求的精确度。


此外,在传统采集及处理数据的过程中,很多公司没有智能化数据处理工具,完全是线下逐条标注——这种方式既费时又费钱。让任务变得更加困难的是,很多路况具有特定性,某些情况不太可能经常发生。


而随着自动驾驶行业的飞速发展,自动驾驶算法也需随之持续待优化。然而,数据需求缺口仍在,市场远未饱和。这对于真正优质的数据供应商来说,正是抢占市场高地的绝佳时机。


很显然,数据堂已抢先迈出了一步。


成绩单的背后


2021年,数据堂的智能驾驶数据服务同比去年,业务涨幅达65%。并取得了连续数年智能驾驶数据服务市场占有率全国第一的亮眼成绩。


值得一提的是,数据堂今年也成功获得测绘资质证书,并与上汽、长城、小鹏、NISSAN、MINIEYE等国内外知名车企、tier1企业展开了深度合作。


而对于一家专业服务于自动驾驶领域的数据服务公司来说,拿到地理信息测绘资质证书的意义不言而喻,这意味着可以在真实的道路环境下合法采集数据,并合规地进行数据标注和处理,更好地助力智能驾驶算法的开发,这也是其他数据服务商难以比拟的优势。


“如同当年导航地图的竞争格局一样,数据标注领域最后也会仅剩下少数头部厂商。”一位业内人士认为。


纵观当前国内市场,虽然大大小小的人工智能数据服务商多达数百家,看似百花齐放,一片繁荣,但其中隐藏着诸多隐患。


据了解,市面上的有许多作坊式的数据标注小外包,其数据来源不合规、标注质量参差不齐、交付承诺无法兑现,他们很难给算法提供保质保量的训练数据;


在涉及到点云追踪、融合等复杂标注场景,并没有类似图片标注场景中的开源工具可用,工具和平台的缺失使得一些数据服务商无法实现对数据的大规模工业化流水线生产,他们很难给算法在短时间提供大量优质数据;


而BAT等互联网选手虽然有着极高的专业度、极强的资源调动能力,但它们一般都紧贴自身需求,专注供应企业内部算法所需。


反观数据堂这种专注人工智能数据服务领域十年之久的公司,其战略为侧重聚焦自身擅长,专注于数据生产和项目管理,通过融合最新科技的数据平台为向客户提供最优质的训练数据。


在这个领域,只有做到了精细化管理、组织严密、质量保障的数据服务企业才能真金不怕火炼。然而,这样的企业依然只是鳞毛凤角。


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数据产品、数据采集与标注定制服务、标注平台部署的一体化数据解决方案。


目前,数据堂拥有5000余名技术能力极强的专业数据标注员。同时,在这家称得上是业内庞大集团的巨轮之下,有着更多的技术与资金支持来完成快速的自我造血,不断地精进数据服务。


为了帮客户快速提供高质量、低成本的数据,数据堂研发了数十个可用在图像、视频、语音及文本等类型的自动处理及预标注算法,已成功应用在5000多个标注项目中。


“通常来讲,数据标注需要大量人员做简单重复的工作,人力成本高昂。我们在人工智能领域摸爬滚打十多年,加上几位核心团队成员都来自于人工智能企业或科研机构,算法本身就是我们的专业。我们一直在不断寻求自动化标注的方式方法,前期可以通过自动化预标注、中期人工质检修正的方式来提高产能。”数据堂发言人表示。



此外,数据堂在长期的服务过程中,关注到一些企业有“数据不出门”的需求,于是将沉淀了十年的数据标注平台、自动化智能化的工具进行了产品化,在2019年就成功推出了标注平台私有化解决案数加加Pro。


“我们可以将数加加Pro部署到客户内部,为客户做数据加工。通过人与机器相结合的方式,实现效率与质量的最优平衡。”数据堂发言人表示。


值得一提的是,在保障数据质量方面,除了有数加加Pro的内置智能自检系统加持外,数据堂还有多轮次的质检流程,从人员、平台、流程中做到专业、高效,层层把关,不断提高对数据质量的追求。目前已获得ISO9001体系认证,数据质量值得信赖。


“质量是我们的生命线,除了常规的ISO9001,组织、技术、流程等以外,公司内部还设有专门独立汇报的数据质量管理中心,确保数据质量符合客户要求。另外,我们针对所有涉及个人的数据,全部要求有符合个保法的强授权,支持再授权。而我们所拥有的测绘资质也将保证我们在采集和标注的过程中完全符合国家的标准与要求的。针对外企,我们拥有涉外调查的资质,可保证整个业务完全合规,不留死角。”数据堂发言人表示。


另一方面,数据堂通过不断多元化、延伸业务线的连横模式,持续活跃于人工智能市场,业务触角遍及智能驾驶、智慧家居、新零售等。相比友商,标准化数据产品配合个性化数据定制,数据堂的服务更加全面。凭借着十年的行业经验,数据堂可为客户提供具有前瞻性、质量好、场景多、多样性等特点的数据服务。


而他们所做的所有加法都未曾僭越一条底线:始终以最高性价比的产品,满足市场最广泛的实际需求。


总体上,通过业务上的加法扩容,深挖行业,精耕细作,形成了坚不可摧的护城河。


如今,在全球大部分知名造车、互联网等企业的信息化服务中,都有数据堂的身影,它也是数据标注领域极少存在的上市公司。


近日,高工智能汽车颁发了2021(第五届)金球奖,数据堂凭借技术创新和数据服务方面的不俗表现,一举获得数加加pro年度创新产品、数据服务供应商领军奖、创新企业top100,以及商用车top50四个奖项。 



“自动驾驶未来可期,数据堂将持续打磨更极致的数据服务,用更加高效灵活的方式为客户的数据处理保驾护航。” 数据堂发言人表示。

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