智能驾驶2022,终于来到规模化量产时代。无论渐进式向上突围,还是反向降维,规模化都成为流量入口。
伴随规模化和智能驾驶长期目标,数据闭环成为行业的热词,数据也被喻为智能化汽车时代的石油。
如何围绕数据驱动的下一代智能驾驶关键能力,聊聊智能驾驶下半场,如何以数据驱动的产品力“决战市场”
早期的智能驾驶开发,基于大量的工程测试和经验逻辑,实现基础性功能的落地,但局限也很快显现。
随着更多落地场景的需求拓展,以数据驱动、具备快速自学习能力、可以软件升级的智能驾驶系统,成为新的市场刚需。
漏检误检、人机边界、用户理解、规模交付、市场下探、极限场景、技术突破、工程验证、高阶落地……
数据堂自有数据集的“智能驾驶数据解决方案”中掌握着驾乘人群的行为数据,不仅包含驾驶员行为标注数据50种动态手势识别数据,103282张驾驶员行为标注数据等,还包1300万组人机对话交互文本数据,245小时车载环境普通话手机采集语音数据。不管是街景场景数据,驾驶员行为数据,还是车载语音数据,数据堂基于Human-in-the-loop智能辅助标注技术”和丰富的AI数据项目实施经验及完善的项目管理流程,支持智能驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据采集任务,辅助智能驾驶技术在复杂多样的环境下更好的感知实际道路、车辆位置和障碍物信息等,实时感知驾驶风险,实现智能行车、自动泊车等预定目标。对于智能驾驶而言将是其他企业难以企及的优势。
围绕这些问题,欢迎大家关注并一起探讨数据驱动的智能驾驶未来。
声明:本站部分文章及图片源自用户投稿,如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢!