RoboTaxi時(shí)代正在到來(lái)，科幻電影中的自動(dòng)駕駛離我們的距離正在快速接近。但是，自動(dòng)駕駛真正落地還有重重阻隔，首當(dāng)其沖的便是能否保證車(chē)輛安全行駛的問(wèn)題。

今年是自動(dòng)駕駛商業(yè)化全面開(kāi)花的一年。

年初，十一部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，將智能汽車(chē)列入頂層發(fā)展規(guī)劃，緊接著3月份自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)也進(jìn)行了公示；

4月，時(shí)值百度Apollo開(kāi)放平臺(tái)發(fā)布3周年之際，Apollo RoboTaxi服務(wù)上線百度地圖及百度APP智能小程序，成為國(guó)內(nèi)首個(gè)通過(guò)國(guó)民級(jí)應(yīng)用向公眾開(kāi)放的自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)；

同月，高德與國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛代表性企業(yè)AutoX合作推出RoboTaxi（自動(dòng)駕駛出租車(chē)）項(xiàng)目，面向上海公眾開(kāi)放體驗(yàn)。

6月，高德又與自動(dòng)駕駛出行企業(yè)文遠(yuǎn)知行達(dá)成合作，向廣州市民開(kāi)放RoboTaxi運(yùn)營(yíng)服務(wù)。

就在前幾天，滴滴出行首次面向公眾開(kāi)放自動(dòng)駕駛服務(wù)，通過(guò)滴滴App線上報(bào)名，審核后就能在上海測(cè)試路段免費(fèi)呼叫自動(dòng)駕駛車(chē)輛進(jìn)行試乘；

……

前有百度，后有高德、文遠(yuǎn)知行、AutoX、滴滴等自動(dòng)駕駛代表企業(yè)，RoboTaxi（自動(dòng)駕駛出租車(chē)）賽道如今充斥著布局自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地的各方勢(shì)力。

一份來(lái)自安信證券的研報(bào)認(rèn)為，從國(guó)內(nèi)RoboTaxi覆蓋的城市來(lái)看，廣州、長(zhǎng)沙、上海等一線城市已經(jīng)逐步落地，北京、蘇州等地也在積極籌備，RoboTaxi在國(guó)內(nèi)已成星火燎原之勢(shì)，2020年將是RoboTaxi規(guī)模化運(yùn)營(yíng)的元年。

自動(dòng)駕駛：場(chǎng)景化AI數(shù)據(jù)成必爭(zhēng)之地

RoboTaxi時(shí)代正在到來(lái)，科幻電影中的自動(dòng)駕駛離我們的距離正在快速接近。但是，自動(dòng)駕駛真正落地還有重重阻隔，首當(dāng)其沖的便是能否保證車(chē)輛安全行駛的問(wèn)題。

在自動(dòng)駕駛的過(guò)程中，汽車(chē)本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力，而數(shù)據(jù)則是培養(yǎng)自動(dòng)駕駛AI能力的重要因素，數(shù)據(jù)標(biāo)注存在的意義是讓機(jī)器理解并認(rèn)識(shí)世界。與其他人工智能應(yīng)用場(chǎng)景相比，智能駕駛的落地場(chǎng)景對(duì)復(fù)雜，想要讓汽車(chē)本身的算法做到處理更多、更復(fù)雜的場(chǎng)景，背后就需要有海量的真實(shí)道路場(chǎng)景數(shù)據(jù)做支撐。

AI數(shù)據(jù)是整個(gè)人工智能行業(yè)的燃料，它在智能駕駛領(lǐng)域的重要性毋庸置疑。但現(xiàn)實(shí)情況是缺乏獲得大量且高質(zhì)量數(shù)據(jù)的渠道。一方面數(shù)據(jù)標(biāo)注本質(zhì)上是要獲得更準(zhǔn)確，更精細(xì)化的數(shù)據(jù)結(jié)果，而場(chǎng)景化的道路數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)良莠不齊，以及數(shù)據(jù)隱私安全問(wèn)題成為自動(dòng)駕駛面臨的三大痛點(diǎn)。

▲圖片來(lái)源：云測(cè)數(shù)據(jù)

為解決這些行業(yè)性問(wèn)題，國(guó)內(nèi)AI數(shù)據(jù)服務(wù)頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)提供場(chǎng)景化的AI數(shù)據(jù)，來(lái)滿足智能駕駛領(lǐng)域高標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)需求。

據(jù)公開(kāi)資料顯示，云測(cè)數(shù)據(jù)為了滿足智能駕駛領(lǐng)域不同場(chǎng)景的特殊需求，業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了“數(shù)據(jù)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室”模式，通過(guò)還原多種智能駕駛細(xì)分場(chǎng)景，以解決特定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量良莠不齊等行業(yè)問(wèn)題。一方面，在場(chǎng)景下的定化數(shù)據(jù)采集更加精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，另一方面，定制化的場(chǎng)景數(shù)據(jù)也與智能駕駛需求端的匹配度更高，從而最大化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。