現如今，自動駕駛終於來到規模化量產時代。目前智能駕駛的發展可以劃分為五個階段：L0~L4，從L0到L4，汽車的智能化水平逐漸提高。目前，行業內隨著L2、L3級自動駕駛技術開始量產落地，智能車從實驗室走向普通道路、從單車智能到批次上路的命題更加明確。
數據量的不斷增加，對算力、儲存、數據處理提出更高要求。而服務使用者數量增大，也對自動駕駛系統的精確度提出新挑戰。
AI數據是人工智能和機器學習的基礎，而大量低質素的數據對人工智能來說是嚴峻挑戰。對自動駕駛頭部企業來說，想要汽車自身的演算法做到處理更多、更復雜的場景，需要收集海量數據來對模型進行不斷訓練與調優，高質素的訓練數據對模型訓練效果至關重要。
景聯文科技自動駕駛數據解決方案
自動駕駛數據解決方案覆蓋了自動駕駛演算法從演算法預研期到專案落地全流程的訓練數據需求，透過自動駕駛場景需求提供客製化數據采集標註服務。支持智能駕駛場景下駕駛艙內、艙外的影像、語音數據采集任務，輔助智能駕駛技術在復雜多樣的環境下更好的感知實際道路、車輛位置和障礙物資訊等。
3D點雲標註平台針對不同廠商和器材提供的2D3D點雲融合或3D點雲數據均可完成高質素高精度的數據標註，基於自身豐富的自動駕駛標註經驗和先進的標註工具，可對車輛、行人、路標等行駛障礙物進行框選標註，包括car、bus、truck、rider、tricycle、bicycle、sign、trafficlight、roadsign、pedestrian等多個類別障礙物。
