随着AI时代的到来，汽车行业正处于一次革命性的转变中。数据驱动的创新为汽车技术带来了巨大的发展潜力，也为智能驾驶、智能辅助系统和个性化用户体验等方面的突破提供了可能。

       数据已然成为新能源汽车智能化下半场竞争的关键。

       100年前，世界首辆无人驾驶汽车出现在街头，为汽车行业拉开了新时代的序幕。随着AI时代的到来，数据将会为自动驾驶带来更加深远的影响，谁能用好数据这张牌，便更有机会在自动驾驶领域搅动风云。

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       目前，智能驾驶市场不断增长，要想真正实现高阶自动驾驶仍然有很长的路要走，其中数据和算力发挥着至关重要的作用。在最近举办的2023 ICVS中国自动驾驶博览会上，围绕自动驾驶领域的数据和算力，业内人士展开了讨论。

火山引擎AI数据中心负责人金亮

       火山引擎AI数据中心负责人金亮提到，“软件定义汽车”正在成为智能汽车行业未来发展趋势。汽车更智慧，离不开更高的算力，更优的算法、以及更好的数据。

       在自动驾驶商业化落地加速的背景下，数据规模呈现几何级增长。因此，如何实现软硬件的融合和匹配，如何高效处理车辆产生的海量数据，以推动上下游企业的协同，这些都是我国自动驾驶发展迫切需要突破的问题，也是各家企业面临的挑战。

       随着AI时代的来临，汽车行业正在朝着数字化和智能化的方向发展。人们致力于通过大数据技术的分析，实现精细化的业务运营模式变化，以推动企业的数字化转型，提升产品竞争力和用户使用体验。

       需要通过高效处理车辆产生的大数据，构建高质量高产能的数据支撑系统，来为自动驾驶算法的训练和优化提供强有力的支持。同时，只有将AI技术与自动驾驶领域相结合，应用大模型等先进技术于自动驾驶领域，加快研发速度，并利用现有数据学习人类驾驶行为策略，才能进一步改进算法。

毫无疑问，汽车数据已经从过去的辅助角色逐渐转变为一个重要的价值创造者角色。

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       虽然业界已经公认数据驱动将是自动驾驶的未来趋势与方向，很多自动驾驶公司也都在试图打造自己的数据闭环系统，但想要真正落地数据驱动面临着诸多的挑战。

       通过走访调研广大主机厂和自动驾驶方案商，可以发现数据孤岛严重、数据分析困难、数据挖掘靠人力等是不少行业人的难点痛点。

       总体来看，目前我国汽车行业更多还是传统的V字形开发模式，像智能驾驶所需的数据驱动开发流程，当前还处于起步阶段，整体的工具链体系还不完善。

       众所周知高质量高产能的数据支撑、数据闭环迭代能力和合规安全的数据库尤为重要。但高质量数据背后是采标作业成本高、项目管理成本高以及数据安全隐患，想要解决这些问题意味着需要投入巨大的人力、物力、财力。

       自动驾驶研发团队更应该先把有限的精力和资源投入到感知、定位、规划、决策、控制等自动驾驶核心算法的研发之中，而不是花费过多精力建设工具链。

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       术业有专攻。基于以上种种因素，一个中立、专业的智能驾驶专属云正是目前行业急需的。火山引擎智驾云正是这样的存在。

       火山引擎AI数据中心负责人金亮介绍道，火山引擎智驾云既不造车、更不提供自动驾驶算法，只是结合抖音集团的数据能力、AI能力等，在云端提供全套的智能驾驶技术研发所需的数据驱动的业务闭环工具链，包括自动驾驶的大数据平台、标注平台、开发训练和评测平台、云仿真平台和运营云控平台等。这套基于大数据和人工智能技术的解决方案能够深度赋能客户，加速智能驾驶技术的研发与落地。

       而要想打造一个专业的智驾云平台，离不开AI数据服务。AI数据服务是智驾云解决方案里一块非常重要的“拼图”。首先，AI数据服务与数据存储和模型训练密不可分，而标注平台则是智驾工具链中的重要环节，与云基础产品相辅相成。其次，对于客户而言，专业的AI数据服务能够灵活地部署基础资源，同时也大幅提升数据流转的安全性和便利性。

       体系化的解决方案和产品矩阵。

       基于在CV（计算机视觉）和多模态数据的丰富经验，火山引擎AI数据服务已经覆盖了智能汽车商用车和乘用车全场景，并形成了体系化的解决方案和产品矩阵，可提供多样化的数据服务类型。

       针对自动驾驶和智能座舱两大领域的客户，提供2D、3D、4D、DMS、文本语音类98%及以上的采标作业能力，实现对于全品类数据需求的覆盖。让客户在有多品类需求时，找到火山引擎AI数据中心就能一次性搞定，客户不再需要多头对接多个供应商，可以极大地降低管理成本。

       高质量数据。

       近年来行业对质量的要求在逐步提高，行业的项目元素准确度也从20年的95%以下提升到了22年的98%。而火山引擎AI数据服务在2022年就做到了99%及以上的高质量交付水平。在AI数据服务行业，多1%就意味着质控成本的增加，更高标准的交付也对其背后的质控体系提出了更严苛的要求。

       在质控方面，火山引擎AI数据服务通过“算法质检智能监测+自动化脚本质检+阶梯式人力质检”多模式组合方式，为质控提供全天候帮助。在此基础上基于准确率每日追踪、专家小组多轮审核和对质量风险前置化评估等方式来保障数据质量能够高于行业标准，实现超预期交付。

目前，火山引擎AI数据服务已经成功服务了30+行业客户，提供的解决方案助力客户的算法在20+车型适配，共计交付了超1000万条的数据。

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       高质量数据是助力汽车更智慧的关键因素，但只解决了高质量数据的交付还远远不够。一家优秀的数据服务商，必须在保证大规模高质量的数据质量的前提下，同时能保证更低成本、更优管理效率，这也正是火山引擎AI数据服务的核心竞争力。

       降低作业成本。

       针对数据采标作业成本高的问题，火山引擎AI数据服务通过“方案优化”和“技术提效”，从业务作业维度为客户成功降本30%。

       智能标注平台。火山引擎AI数据服务所提供的智能标注平台沉淀了多种标注模板，包含了asr，nlp，cv等全品类的模板，如asr的短语音标注、长语音标注，图像的关键点、矩形框、点云、2/3D融合标注、连续帧、离散帧等等标准模板，项目经理只需要简单的配置，便可以执行各种类型的任务。同时具有保障数据安全、平台操作便捷、可定制化的特性。

       标注平台+预标注模型。在作业提效上，平台实现了数据预处理、智能分发、模型标注套件、回收训练的全链路能力。基于数据的评估和拆分，通过评估模型和调度模型实现智能分发和调度，达成字段级别的精准提效。

       降低管理成本。

       智能化管理模式和管理工具。在管理模型和管理工具上，火山引擎AI数据服务不断结合策略和模型能力，打造智能化的管理新业态，实现管理效率和管理质量的双向提升。

       在管理模式上：打造了数字化管理看板和策略管理平台，实现了管理模型的升级：从原有的人管人、人管项目的管理模式，升级为人管策略，策略管人、策略管项目的新模式。在提升了整体的管理效率的同时，提升了管理的精细化水平和实时性。

       在管理工具上：根据不同的场景和角色需要，以大模型+场景+向量知识库+指标体系+权限控制的创新架构，批量打造场景化的智能助理角色，全方位助力业务提效，实现千人千面的1v1精准培训，在提升培训效果的同时，大幅降低培训成本。

       火山引擎AI数据中心负责人金亮也介绍了在人工智能训练师考培方向的成果。在培训资料和试题开发方面，目前已围绕3-5级的人工智能训练师国标鉴定点进行了资料的开发和优化，获得了7座城市的考培认证资格。近期，已在杭州、福州举办了首场线下认证考试，并获得了97%的高通过率。

       打造数据闭环是实现数据驱动是通向高阶自动驾驶的必经之路。在智能驾驶快速发展和应用落地进程中，AI数据服务正驱动汽车智能化，带动汽车行业提质增效。