環(huán)球熱消息：2023自動駕駛數(shù)據(jù)標注公司排行

2023-02-23 10:40:24來源：中關村在線

近日,由極客網(wǎng)發(fā)起評選的《2023自動駕駛數(shù)據(jù)標注公司排行》榜單正式揭曉,10家自動駕駛數(shù)據(jù)標注公司榮登榜單:

一、自動駕駛狂飆突進,數(shù)據(jù)標注需求激增

(資料圖片僅供參考)

據(jù)不完全統(tǒng)計,2022年1月至10月,國內自動駕駛領域共融資67起,披露融資額累計達143億元;而從10月到12月,國內智能駕駛相關領域發(fā)生融資事件40多起,累計融資超百億元,自動駕駛“狂飆”之勢顯著。

這一方面得益于前景的牽引——麥肯錫研究報告指出,2030年中國自動駕駛汽車總銷售額將達2300億美元,基于自動駕駛的出行服務訂單金額將達2600億美元,是全球最大的自動駕駛市場;另一方面也受益于政策的驅動——工信部發(fā)文對L3、L4自動駕駛車輛展開試點工作,國家首次發(fā)放城市高級輔助駕駛地圖許可……

在自動駕駛狂飆突進之際,其背后關鍵的數(shù)據(jù)標注需求也在激增。IDC數(shù)據(jù)顯示,2021年我國人工智能數(shù)據(jù)采集、標注服務市場規(guī)模為30億元左右。未來幾年將保持快速增長,增速維持在20%以上,預計2025年市場規(guī)模將達到123.4億元。自動駕駛正是其中需求巨大且增長迅速的一個領域。

自動駕駛行業(yè)的數(shù)據(jù)標注,指的是在采集自動駕駛各場景數(shù)據(jù)后,通過分類、分割、關鍵點線標注、畫框、追蹤等處理方式,對圖像、文本、語音、視頻、3D點云等原素材中的各類對象進行標記注釋,將多源異構的數(shù)據(jù)轉化成可識別的AI訓練數(shù)據(jù),從而成為機器學習的價值數(shù)據(jù)。

據(jù)英特爾推算,在全自動駕駛時代,每輛汽車每天產生的數(shù)據(jù)量高達4000GB,但這些數(shù)據(jù)中可用于訓練的價值數(shù)據(jù)占比不到5%。因此自動駕駛訓練需要從海量的數(shù)據(jù)中“淘”到有用的價值數(shù)據(jù)。在自動駕駛算法拉不開差距的情況下,越是高級別的自動駕駛,越是依賴數(shù)據(jù)標注的質量。

二、數(shù)據(jù)標注范式生變,AI破局人海戰(zhàn)術

數(shù)據(jù)標注是一個勞動密集型產業(yè),非常依賴人工,拼的是規(guī)模和人力成本。為此還興起了一個名為“數(shù)據(jù)標注師”的職業(yè),他們每天在各種圖片上框選物體,標注名稱,做著簡單重復的工作。同時,這個產業(yè)也像汽車自動駕駛一樣不斷在進化。

一般認為,智能駕駛/自動駕駛領域的數(shù)據(jù)標注發(fā)展大致經(jīng)歷了三個階段。2012年前的第一代數(shù)據(jù)標注以開源的單機標注工具為代表,具備有限場景的標注能力,主要滿足10K以下數(shù)量級的標注處理;2012年后隨著深度學習走熱,新興的數(shù)據(jù)標注平臺具備了多場景數(shù)據(jù)標注能力,可以滿足10K-100K數(shù)量級的標注處理;2019年后自動駕駛的火熱對數(shù)據(jù)標注的量級提出更高要求,純人工模式難以應對100K、1000K甚至更大規(guī)模的數(shù)據(jù)標注,AI開始介入形成人機協(xié)同的智能化數(shù)據(jù)平臺。

經(jīng)過數(shù)年的耕耘,在2022年這個自動駕駛商業(yè)化進程顯著加速的轉折之年,國內已經(jīng)出現(xiàn)一批優(yōu)質的主打自動化、精細化的數(shù)據(jù)標注平臺,利用AI的無限生產力,代替有限的人工生產力,為自動駕駛數(shù)據(jù)標注行業(yè)降本、提質、增效。

以曼孚科技為例,這家國內最早專注自動駕駛數(shù)據(jù)標注領域的企業(yè),在2022年7月宣布完成5000萬元Pre-B輪融資(近三年累計融資金額數(shù)億元)后,已經(jīng)進化為一家AI驅動的數(shù)據(jù)智能平臺。其MindFlow SEED數(shù)據(jù)服務平臺通過AI+RPA驅動自動駕駛數(shù)據(jù)標注規(guī)?；慨a,在數(shù)據(jù)處理(尤其是3D點云數(shù)據(jù)處理)領域建立起6-12個月的技術壁壘,將綜合人效平均提升30%,數(shù)據(jù)生產成本平均降低40%,突破了產能局限,實現(xiàn)了AI數(shù)據(jù)規(guī)?；慨a。

這方面國際標桿是一家名為Scale AI的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。該公司人利用AI訓練數(shù)據(jù),借助美國大力發(fā)展自動駕駛的東風,2022年已成為估值73億美元的行業(yè)獨角獸。

受限于美國高昂的人力成本,Scale AI很早就將人工智能應用到自己的數(shù)據(jù)標注服務中,即先用AI識別一遍,再用人工主要負責校對其中的錯誤;校對完的數(shù)據(jù)再度用來訓練AI系統(tǒng),使得下一次標注更精準……如此往復循環(huán),隨著訓練數(shù)據(jù)越來越多,做標注的效率也就越來越快,需要人工參與也就越來越少,成本自然也就越來越低。

三、先進技術需要落地,產品力決定生命力

當然需要指出的是,隨著自動駕駛市場提速以及Scale AI憑借AI標注大獲成功,國內一些泛數(shù)據(jù)標注企業(yè)也火速搭上自動駕駛和AI自動標注的便車,仿佛一夜之間從過去的人海時代升級到AI時代,但其實這并沒有解決根本問題,背后極有可能還是人海戰(zhàn)術。

極客智庫研究認為,AI在自動駕駛數(shù)據(jù)標注領域的應用是一個行業(yè)+AI的過程,兩者融合的成效取決于廠商在自動駕駛數(shù)據(jù)標注這個行業(yè)的專注程度以及Know-how水平。換句話說,那些起步較早且專注于自動駕駛數(shù)據(jù)標注領域的企業(yè),往往能夠將行業(yè)知識與AI技術深度磨合,打造出AI人機協(xié)同的數(shù)據(jù)標注產品及智能化數(shù)據(jù)平臺,獲得市場的檢驗和認可。

總之,自動駕駛的星辰大海需要更多價值數(shù)據(jù)作為“養(yǎng)料”,我們呼喚更多真正的AI標注產品及智能數(shù)據(jù)平臺為此助力,共創(chuàng)共贏美好明天!

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