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隨著AI時代的到來，汽車行業正處于一次革命性的轉變中。數據驅動的創新為汽車技術帶來了巨大的發展潛力，也為智能駕駛、智能輔助系統和個性化用戶體驗等方面的突破提供了可能。

數據已然成為新能源汽車智能化下半場競爭的關鍵。

100年前，世界首輛無人駕駛汽車出現在街頭，為汽車行業拉開了新時代的序幕。隨著AI時代的到來，數據將會為自動駕駛帶來更加深遠的影響，誰能用好數據這張牌，便更有機會在自動駕駛領域攪動風云。

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大數據下的自動駕駛

目前，智能駕駛市場不斷增長，要想真正實現高階自動駕駛仍然有很長的路要走，其中數據和算力發揮著至關重要的作用。在最近舉辦的2023 ICVS中國自動駕駛博覽會上，圍繞自動駕駛領域的數據和算力，業內人士展開了討論。

火山引擎AI數據中心負責人金亮

火山引擎AI數據中心負責人金亮提到，“軟件定義汽車”正在成為智能汽車行業未來發展趨勢。汽車更智慧，離不開更高的算力，更優的算法、以及更好的數據。

在自動駕駛商業化落地加速的背景下，數據規模呈現幾何級增長。因此，如何實現軟硬件的融合和匹配，如何高效處理車輛產生的海量數據，以推動上下游企業的協同，這些都是我國自動駕駛發展迫切需要突破的問題，也是各家企業面臨的挑戰。

隨著AI時代的來臨，汽車行業正在朝著數字化和智能化的方向發展。人們致力于通過大數據技術的分析，實現精細化的業務運營模式變化，以推動企業的數字化轉型，提升產品競爭力和用戶使用體驗。

需要通過高效處理車輛產生的大數據，構建高質量高產能的數據支撐系統，來為自動駕駛算法的訓練和優化提供強有力的支持。同時，只有將AI技術與自動駕駛領域相結合，應用大模型等先進技術于自動駕駛領域，加快研發速度，并利用現有數據學習人類駕駛行為策略，才能進一步改進算法。

毫無疑問，汽車數據已經從過去的輔助角色逐漸轉變為一個重要的價值創造者角色。

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難度重重，

真正實現數據閉環絕非易事

雖然業界已經公認數據驅動將是自動駕駛的未來趨勢與方向，很多自動駕駛公司也都在試圖打造自己的數據閉環系統，但想要真正落地數據驅動面臨著諸多的挑戰。

通過走訪調研廣大主機廠和自動駕駛方案商，可以發現數據孤島嚴重、數據分析困難、數據挖掘靠人力等是不少行業人的難點痛點。

總體來看，目前我國汽車行業更多還是傳統的V字形開發模式，像智能駕駛所需的數據驅動開發流程，當前還處于起步階段，整體的工具鏈體系還不完善。

眾所周知高質量高產能的數據支撐、數據閉環迭代能力和合規安全的數據庫尤為重要。但高質量數據背后是采標作業成本高、項目管理成本高以及數據安全隱患，想要解決這些問題意味著需要投入巨大的人力、物力、財力。

自動駕駛研發團隊更應該先把有限的精力和資源投入到感知、定位、規劃、決策、控制等自動駕駛核心算法的研發之中，而不是花費過多精力建設工具鏈。

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云平臺加持獲得高質量數據

術業有專攻。基于以上種種因素，一個中立、專業的智能駕駛專屬云正是目前行業急需的。火山引擎智駕云正是這樣的存在。

火山引擎AI數據中心負責人金亮介紹道，火山引擎智駕云既不造車、更不提供自動駕駛算法，只是結合抖音集團的數據能力、AI能力等，在云端提供全套的智能駕駛技術研發所需的數據驅動的業務閉環工具鏈，包括自動駕駛的大數據平臺、標注平臺、開發訓練和評測平臺、云仿真平臺和運營云控平臺等。這套基于大數據和人工智能技術的解決方案能夠深度賦能客戶，加速智能駕駛技術的研發與落地。

而要想打造一個專業的智駕云平臺，離不開AI數據服務。AI數據服務是智駕云解決方案里一塊非常重要的“拼圖”。首先，AI數據服務與數據存儲和模型訓練密不可分，而標注平臺則是智駕工具鏈中的重要環節，與云基礎產品相輔相成。其次，對于客戶而言，專業的AI數據服務能夠靈活地部署基礎資源，同時也大幅提升數據流轉的安全性和便利性。

體系化的解決方案和產品矩陣。

基于在CV（計算機視覺）和多模態數據的豐富經驗，火山引擎AI數據服務已經覆蓋了智能汽車商用車和乘用車全場景，并形成了體系化的解決方案和產品矩陣，可提供多樣化的數據服務類型。

針對自動駕駛和智能座艙兩大領域的客戶，提供2D、3D、4D、DMS、文本語音類98%及以上的采標作業能力，實現對于全品類數據需求的覆蓋。讓客戶在有多品類需求時，找到火山引擎AI數據中心就能一次性搞定，客戶不再需要多頭對接多個供應商，可以極大地降低管理成本。

高質量數據。

近年來行業對質量的要求在逐步提高，行業的項目元素準確度也從20年的95%以下提升到了22年的98%。而火山引擎AI數據服務在2022年就做到了99%及以上的高質量交付水平。在AI數據服務行業，多1%就意味著質控成本的增加，更高標準的交付也對其背后的質控體系提出了更嚴苛的要求。

在質控方面，火山引擎AI數據服務通過“算法質檢智能監測+自動化腳本質檢+階梯式人力質檢”多模式組合方式，為質控提供全天候幫助。在此基礎上基于準確率每日追蹤、專家小組多輪審核和對質量風險前置化評估等方式來保障數據質量能夠高于行業標準，實現超預期交付。

目前，火山引擎AI數據服務已經成功服務了30+行業客戶，提供的解決方案助力客戶的算法在20+車型適配，共計交付了超1000萬條的數據。

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降本增效 升級助力

高質量數據是助力汽車更智慧的關鍵因素，但只解決了高質量數據的交付還遠遠不夠。一家優秀的數據服務商，必須在保證大規模高質量的數據質量的前提下，同時能保證更低成本、更優管理效率，這也正是火山引擎AI數據服務的核心競爭力。

降低作業成本。

針對數據采標作業成本高的問題，火山引擎AI數據服務通過“方案優化”和“技術提效”，從業務作業維度為客戶成功降本30%。

智能標注平臺。火山引擎AI數據服務所提供的智能標注平臺沉淀了多種標注模板，包含了asr，nlp，cv等全品類的模板，如asr的短語音標注、長語音標注，圖像的關鍵點、矩形框、點云、2/3D融合標注、連續幀、離散幀等等標準模板，項目經理只需要簡單的配置，便可以執行各種類型的任務。同時具有保障數據安全、平臺操作便捷、可定制化的特性。

標注平臺+預標注模型。在作業提效上，平臺實現了數據預處理、智能分發、模型標注套件、回收訓練的全鏈路能力。基于數據的評估和拆分，通過評估模型和調度模型實現智能分發和調度，達成字段級別的精準提效。

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數據服務不斷結合策略和模型能力，打造智能化的管理新業態，實現管理效率和管理質量的雙向提升。

在管理模式上：打造了數字化管理看板和策略管理平臺，實現了管理模型的升級：從原有的人管人、人管項目的管理模式，升級為人管策略，策略管人、策略管項目的新模式。在提升了整體的管理效率的同時，提升了管理的精細化水平和實時性。

在管理工具上：根據不同的場景和角色需要，以大模型+場景+向量知識庫+指標體系+權限控制的創新架構，批量打造場景化的智能助理角色，全方位助力業務提效，實現千人千面的1v1精準培訓，在提升培訓效果的同時，大幅降低培訓成本。

火山引擎AI數據中心負責人金亮也介紹了在人工智能訓練師考培方向的成果。在培訓資料和試題開發方面，目前已圍繞3-5級的人工智能訓練師國標鑒定點進行了資料的開發和優化，獲得了7座城市的考培認證資格。近期，已在杭州、福州舉辦了首場線下認證考試，并獲得了97%的高通過率。

打造數據閉環是實現數據驅動是通向高階自動駕駛的必經之路。在智能駕駛快速發展和應用落地進程中，AI數據服務正驅動汽車智能化，帶動汽車行業提質增效。

通過AI數據驅動技術的應用，汽車行業正迎來一次革命性的轉變。火山引擎AI數據服務正為行業提供高質量、全品類、安全、更具性價比的AI數據服務。希望通過質量有保證和充足的生產力+智能化的產品力來提升整體的數據質量，解決智能駕駛模型訓練的痛點，讓AI更加智能。