智能驾驶以数据驱动的产品力“决战市场

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。