了解数据标注，要先了解人工智能。人工智能成就了数据标注，数据标注也成就了人工智能。
1925年，在纽约市的百老汇，一辆无人车在前面行驶，这辆车的司机在另一辆车上远程驾驶，无人车在交通拥堵的第五大道上行驶。它转弯、加速、减速并按喇叭。这是历史上第一辆全功能无人驾驶汽车，它被称为“美国奇迹”。
RCA无线电遥控车
2021年4月17日，华为和北汽合作的新一代智能豪华纯电动轿车“极狐阿尔法S”正式发布。
华为造的不止是车，是司机!它不再给你一点机会，你只需要设置好路线，它就可以实现点对点的自动驾驶，全程无需人为驾驶，你可以解放双手，尽情享受。
设置好路线，一触即达
极狐阿尔法S拥有12个超声波雷达、5个毫米波雷达、4个全景摄像头、1个前向摄像头，1个驾驶员人脸识别摄像头。
自动驾驶技术达到华为最高阶自动驾驶水平，拥有HWA高速公路自动变道辅助、CBC智能弯道续航、RCTA后向行人/车辆穿行预警等高级辅助驾车功能。
无人驾驶汽车视角
无人驾驶汽车，也称为轮式移动机器人。它能够拥有今天的成就，离不开科研人员的努力，也离不开无数个数据标注员在背后的付出。
数据标注为无人驾驶汽车技术提供了哪些服务?
一、2D图片拉框(汽车标注、行人标注)
2D拉框(汽车拉框、行人拉框)用于汽车识别、行人识别
二、道路场景语义分割
道路语义分割用于汽车识别、道路识别、斑马线识别、红绿灯识别
三、人脸标注(拉框)
人脸标注用于人脸识别
四、语音标注
语音标注用于语音识别、语音控制
一、数据采集
数据标注用到的所有数据，需要事先采集好，然后筛选出符合标准的数据，进行标注
二、数据标注
对采集好的数据进行标注，为人工智能机器训练提供训练数据
三、数据训练
对标注好的数据进行模拟使用，把符合要求的数据提供给机器训练学习
无人驾驶汽车的未来，还需要数据标注的支撑。最后，为正在默默付出的数据标注员点赞!
数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下，数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。
深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。数据标注就是让AI根据你标注的数据进行学习，让AI更加智能化。
自动驾驶中的数据标注具体应用
2020~2030年是自动驾驶发展的“黄金十年”，政策驱动下全球自动驾驶技术有望快速发展。同时随着5G与万物互联时代的到来，自动驾驶技术的发展进一步提速。
《汽车驾驶自动化分级》将驾驶自动化分为了6级，目前自动驾驶的主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练和调优。
可见数据标注在其中扮演了极为重要的角色。其在AI赋能下的自动驾驶的具体应用主要有以下几种。
1.2D框标注
应用于对车辆与行人的基础识别，即标注出骑行的人，步行的人，汽车等。
2.3D立方体标注
对车辆进行区域标注及分类标注，应用于对车辆类型的识别，例如面包车、卡车、大客车、小轿车等，训练自动驾驶，在道上选择性跟车或者变道操作。
3.语义分割
对图片中的不同区域进行分割标注：这些类可能是行人，车辆，建筑物，天空，植被等等。例如，语义分割可以帮助SDCs(自动驾驶车辆)识别一个图片中的可行驶区域。
4.点云标注
对3D激光雷达点云进行标注。
5.多段线标注
车道线标注：一种对道路地面标线进行的综合标注，包括区域标注、分类标注及语义标注，应用于训练自动驾驶，根据车道规则进行行驶。
6.视频跟踪标注
跟踪标注视频中行驶的车辆，是将视觉数据按照图片帧抓取进行标框标注，标注后的图片帧按照顺序重新组合成视频数据训练自动驾驶。
由上文可见，自动驾驶系统主要由感知、定位、预测、决策和控制五部分构成，每一部分都不可或缺。每个环节的背后需要海量的真实道路数据做支撑，以完成各种场景包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。
自动驾驶从科幻走来，向现实走去，作为人工智能行业的基石，数据标注将在其中撑起自动驾驶行业的未来。
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