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自動(dòng)駕駛狂飆突進(jìn)，數據標注需求激增 據不完全統計，2022年1月至10月，國內自動(dòng)駕駛領(lǐng)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(guān)領(lǐng)域發(fā)生融資事件40多起，累計融資超百億元，自動(dòng)駕駛“狂飆”之勢顯著(zhù)。 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(dòng)駕駛汽車(chē)總銷(xiāo)售額將達2300億美元，基于自動(dòng)駕駛的出行服務(wù)訂單金額將達2600億美元，是全球最大的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)；另一方面也受益于政策的驅動(dòng)——工信部發(fā)文對L3、L4自動(dòng)駕駛車(chē)輛展開(kāi)試點(diǎn)工作，國家首次發(fā)放城市高級輔助駕駛地圖許可…… 在自動(dòng)駕駛狂飆突進(jìn)之際，其背后關(guān)鍵的數據標注需求也在激增。IDC數據顯示，2021年我國人工智能數據采集、標注服務(wù)市場(chǎng)規模為30億元左右。未來(lái)幾年將保持快速增長(cháng)，增速維持在20%以上，預計2025年市場(chǎng)規模將達到123.4億元。自動(dòng)駕駛正是其中需求巨大且增長(cháng)迅速的一個(gè)領(lǐng)域。 自動(dòng)駕駛行業(yè)的數據標注，指的是在采集自動(dòng)駕駛各場(chǎng)景數據后，通過(guò)分類(lèi)、分割、關(guān)鍵點(diǎn)線(xiàn)標注、畫(huà)框、追蹤等處理方式，對圖像、文本、語(yǔ)音、視頻、3D點(diǎn)云等原素材中的各類(lèi)對象進(jìn)行標記注釋?zhuān)瑢⒍嘣串悩嫷臄祿D化成可識別的AI訓練數據，從而成為機器學(xué)習的價(jià)值數據。 據英特爾推算，在全自動(dòng)駕駛時(shí)代，每輛汽車(chē)每天產(chǎn)生的數據量高達4000GB，但這些數據中可用于訓練的價(jià)值數據占比不到5%。因此自動(dòng)駕駛訓練需要從海量的數據中“淘”到有用的價(jià)值數據。在自動(dòng)駕駛算法拉不開(kāi)差距的情況下，越是高級別的自動(dòng)駕駛，越是依賴(lài)數據標注的質(zhì)量。 數據標注范式生變，AI破局人海戰術(shù) 數據標注是一個(gè)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，非常依賴(lài)人工，拼的是規模和人力成本。為此還興起了一個(gè)名為“數據標注師”的職業(yè)，他們每天在各種圖片上框選物體，標注名稱(chēng)，做著(zhù)簡(jiǎn)單重復的工作。同時(shí)，這個(gè)產(chǎn)業(yè)也像汽車(chē)自動(dòng)駕駛一樣不斷在進(jìn)化。 一般認為，智能駕駛/自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數據標注發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段。2012年前的第一代數據標注以開(kāi)源的單機標注工具為代表，具備有限場(chǎng)景的標注能力，主要滿(mǎn)足10K以下數量級的標注處理；2012年后隨著(zhù)深度學(xué)習走熱，新興的數據標注平臺具備了多場(chǎng)景數據標注能力，可以滿(mǎn)足10K-100K數量級的標注處理；2019年后自動(dòng)駕駛的火熱對數據標注的量級提出更高要求，純人工模式難以應對100K、1000K甚至更大規模的數據標注，AI開(kāi)始介入形成人機協(xié)同的智能化數據平臺。 經(jīng)過(guò)數年的耕耘，在2022年這個(gè)自動(dòng)駕駛商業(yè)化進(jìn)程顯著(zhù)加速的轉折之年，國內已經(jīng)出現一批優(yōu)質(zhì)的主打自動(dòng)化、精細化的數據標注平臺，利用AI的無(wú)限生產(chǎn)力，代替有限的人工生產(chǎn)力，為自動(dòng)駕駛數據標注行業(yè)降本、提質(zhì)、增效。 以曼孚科技為例，這家國內最早專(zhuān)注自動(dòng)駕駛數據標注領(lǐng)域的企業(yè)，在2022年7月宣布完成5000萬(wàn)元Pre-B輪融資（近三年累計融資金額數億元）后，已經(jīng)進(jìn)化為一家AI驅動(dòng)的數據智能平臺。其MindFlow SEED 數據服務(wù)平臺通過(guò)AI+RPA驅動(dòng)自動(dòng)駕駛數據標注規�；慨a(chǎn)，在數據處理（尤其是3D點(diǎn)云數據處理）領(lǐng)域建立起6-12個(gè)月的技術(shù)壁壘，將綜合人效平均提升30%，數據生產(chǎn)成本平均降低40%，突破了產(chǎn)能局限，實(shí)現了AI數據規�；慨a(chǎn)。 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訓練數據，借助美國大力發(fā)展自動(dòng)駕駛的東風(fēng)，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據標注服務(wù)中，即先用AI識別一遍，再用人工主要負責校對其中的錯誤；校對完的數據再度用來(lái)訓練AI系統，使得下一次標注更精準……如此往復循環(huán)，隨著(zhù)訓練數據越來(lái)越多，做標注的效率也就越來(lái)越快，需要人工參與也就越來(lái)越少，成本自然也就越來(lái)越低。 先進(jìn)技術(shù)需要落地，產(chǎn)品力決定生命力 當然需要指出的是，隨著(zhù)自動(dòng)駕駛市場(chǎng)提速以及Scale AI憑借AI標注大獲成功，國內一些泛數據標注企業(yè)也火速搭上自動(dòng)駕駛和AI自動(dòng)標注的便車(chē)，仿佛一夜之間從過(guò)去的人海時(shí)代升級到AI時(shí)代，但其實(shí)這并沒(méi)有解決根本問(wèn)題，背后極有可能還是人海戰術(shù)。 極客智庫研究認為，AI在自動(dòng)駕駛數據標注領(lǐng)域的應用是一個(gè)行業(yè)+AI的過(guò)程，兩者融合的成效取決于廠(chǎng)商在自動(dòng)駕駛數據標注這個(gè)行業(yè)的專(zhuān)注程度以及Know-how水平。換句話(huà)說(shuō)，那些起步較早且專(zhuān)注于自動(dòng)駕駛數據標注領(lǐng)域的企業(yè)，往往能夠將行業(yè)知識與AI技術(shù)深度磨合，打造出AI人機協(xié)同的數據標注產(chǎn)品及智能化數據平臺，獲得市場(chǎng)的檢驗和認可。 總之，自動(dòng)駕駛的星辰大海需要更多價(jià)值數據作為“養料”，我們呼喚更多真正的AI標注產(chǎn)品及智能數據平臺為此助力，共創(chuàng )共贏(yíng)美好明天！ |
