上海2021年2月22日 /美通社/ -- 近(jin)日，高質量(liang)的(de)AI訓練數(shu)據服務(wu)提供商澳鵬Appen（ASX：APX）對(dui)外宣布，公(gong)司于近(jin)期對(dui)其自(zi)(zi)研的(de)自(zi)(zi)動駕(jia)駛數(shu)據解決(jue)方案(an)進行了大幅(fu)能(neng)力升(sheng)級。升(sheng)級后的(de)解決(jue)方案(an)旨(zhi)在幫(bang)助自(zi)(zi)動駕(jia)駛汽車(che)制(zhi)造商獲(huo)得并使用(yong)高質量(liang)的(de)訓練數(shu)據，最大化其數(shu)據資(zi)產的(de)投入產出比(bi)。高質量(liang)訓練數(shu)據對(dui)于確(que)保自(zi)(zi)動駕(jia)駛汽車(che)安全(quan)運行至關重要(yao)是業(ye)內共(gong)識。澳鵬與全(quan)球十(shi)大汽車(che)公(gong)司中的(de)7家及多個一級供應(ying)商合作(zuo)，為(wei)極(ji)其復雜的(de)多模式人工(gong)智能(neng)項目(mu)提供精度(du)要(yao)求高達99%的(de)訓練數(shu)據服務(wu)。

“車(che)(che)輛(liang)僅在(zai)(zai)(zai)一種地形模(mo)擬條件下或(huo)良好天氣狀況下表現出色(se)是(shi)不(bu)夠(gou)的(de)。”澳鵬首(shou)席技(ji)術官Wilson Pang表示，“實(shi)際(ji)部署(shu)(shu)中(zhong)，車(che)(che)輛(liang)必(bi)須在(zai)(zai)(zai)每一種可以(yi)想象的(de)道(dao)路場景中(zhong)的(de)所有天氣狀況下都表現出色(se)。這意味著團隊(dui)在(zai)(zai)(zai)研究車(che)(che)輛(liang)AI的(de)機器學習(xi)模(mo)型時，必(bi)須專注(zhu)于(yu)盡可能獲取最(zui)準(zhun)確的(de)訓(xun)練數據，然后(hou)才能在(zai)(zai)(zai)道(dao)路上進行(xing)部署(shu)(shu)。我(wo)(wo)(wo)們(men)的(de)客戶(hu)愿意將他們(men)最(zui)復雜的(de)訓(xun)練數據標注(zhu)場景委托給我(wo)(wo)(wo)們(men)，因為(wei)我(wo)(wo)(wo)們(men)的(de)行(xing)業領(ling)先標注(zhu)平臺和服務使我(wo)(wo)(wo)們(men)能夠(gou)提供驅(qu)動(dong)多模(mo)式自動(dong)駕(jia)駛汽車(che)(che)算法所需的(de)高質(zhi)量。”

要了解道路、天氣和安全狀況并做出正確(que)反應，自動駕駛汽車(che)需要使用(yong)從許多(duo)不同傳(chuan)感器獲取(qu)的(de)復雜多(duo)維(wei)數(shu)據(ju)(ju)集(ji)。因此負責訓練模型的(de)團(tuan)隊不僅(jin)要面對供(gong)應商(shang)專業度的(de)挑(tiao)戰(zhan)，而且要面對確(que)保數(shu)據(ju)(ju)標注(zhu)過程質量的(de)巨大挑(tiao)戰(zhan)，因為當他(ta)們收(shou)到低質量的(de)訓練數(shu)據(ju)(ju)時，勢(shi)必(bi)會(hui)浪費(fei)大量的(de)時間和資源(yuan)用(yong)于內(nei)部審核，以確(que)定需要對數(shu)據(ju)(ju)集(ji)的(de)哪些(xie)部分進行改進，才能(neng)為機器學(xue)習(xi)模型帶來(lai)凈收(shou)益。 

擁有(you)15年(nian)以(yi)上的(de)汽(qi)(qi)車行(xing)業經(jing)驗，澳鵬(peng)的(de)數(shu)(shu)據(ju)標(biao)注(zhu)團(tuan)隊定期與自(zi)動(dong)駕駛(shi)汽(qi)(qi)車制造商合作，審(shen)核他(ta)們現(xian)有(you)的(de)標(biao)注(zhu)數(shu)(shu)據(ju)，并幫助他(ta)們達(da)到近乎(hu)完(wan)美的(de)質(zhi)量，以(yi)便從訓(xun)練數(shu)(shu)據(ju)中獲得最大價值。例如，為(wei)了啟用(yong)多模式自(zi)動(dong)駕駛(shi)汽(qi)(qi)車機器學習算法，一(yi)(yi)些制造商需要將具(ju)有(you)不同維度的(de)兩個(ge)截然不同的(de)數(shu)(shu)據(ju)集綁定在(zai)一(yi)(yi)起。該操作對(dui)于自(zi)動(dong)駕駛(shi)汽(qi)(qi)車模型開發至關重要，但(dan)手(shou)動(dong)執(zhi)行(xing)起來極為(wei)困難。澳鵬(peng)的(de)尖端(duan)技術平臺可提(ti)供精度高(gao)達(da)99%的(de)復雜3D點(dian)(dian)云目標(biao)跟蹤標(biao)注(zhu)。借助該平臺，客戶現(xian)在(zai)可以(yi)在(zai)標(biao)注(zhu)2D圖像數(shu)(shu)據(ju)時將其(qi)綁定到3D點(dian)(dian)云數(shu)(shu)據(ju)上，進行(xing)跨(kua)多個(ge)維度的(de)映(ying)射，可以(yi)在(zai)單(dan)個(ge)任務單(dan)元內滿足50多幀圖像中保(bao)持(chi)目標(biao)ID一(yi)(yi)致性的(de)要求(qiu)。

“我們的(de)項目仍處于(yu)實驗(yan)階段，從(cong)實驗(yan)到(dao)最后的(de)商業化(hua)(hua)落地要更(geng)(geng)快更(geng)(geng)精進，這就(jiu)需要訓練數(shu)據能夠快速滿(man)足我們的(de)算法要求(qiu)。澳鵬平臺已經內置(zhi)了(le)各(ge)類標(biao)注工具，包括3D LiDAR、質(zhi)檢功能和項目流(liu)程等，這有助于(yu)我們確保(bao)流(liu)程根據項目需求(qiu)不(bu)斷(duan)被優(you)化(hua)(hua)，從(cong)而使我們的(de)團隊與澳鵬團隊之間非常順利地合作。我們期待這一試點項目能盡快投入生產。”億咖通科(ke)技 (Ecarx) 的(de)一位高級(ji)項目負責人(ren)說(shuo)。該公(gong)司正(zheng)在構建一個智(zhi)(zhi)能互聯平臺，為多種車(che)型的(de)座艙智(zhi)(zhi)能化(hua)(hua)、整(zheng)車(che)智(zhi)(zhi)能化(hua)(hua)提供完(wan)整(zheng)的(de)人(ren)工智(zhi)(zhi)能解決(jue)方案。

澳鵬數據(ju)標(biao)注平(ping)臺將全球100多萬眾(zhong)包人員的(de)(de)智慧與先進的(de)(de)模型相結合，為機器學習項目創建(jian)最(zui)高質量的(de)(de)訓練數據(ju)。澳鵬還致(zhi)力于(yu)(yu)幫助客(ke)戶確保從試點到生產都堅持負(fu)責任(ren)的(de)(de)AI原則，而這(zhe)要基于(yu)(yu)在所(suo)有(you)主要應用(yong)場景中采取合乎道(dao)德(de)的(de)(de)做法和保障數據(ju)的(de)(de)多樣(yang)性。如需了解有(you)關澳鵬Appen的(de)(de)更多信(xin)息，請訪問。

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