湖北
在人工智能（AI）時代，真正的智能駕駛汽車應該是什么樣的？中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅給出了答案：“必須像人一樣具備學習能力，能處理各種工況。”要得到這樣的結果，需要汽車自身的算法能處理更多、更復雜的場景，而這需要有海量、準確、高質的場景數據，進而對其進行標注。
作為AI技術的底層支撐，高質量的訓練數據越來越受到業界的重視，成為智能駕駛真正落地的“幕后英雄”。
對此，云邊數匯深有體會。目前云邊數匯的云測數據發布了新一代智能駕駛數據解決方案，一站式解決智能駕駛從算法預研到項目落地全流程的訓練數據需求。“數據是其中的土壤。云邊數匯的數據標注存在的意義便是讓機器理解、認識世界！
由于對安全的嚴苛要求，智能駕駛的數據需求正向著多模態的方向發展。而所謂多模態，是指多維時間、空間、環境數據的感知與融合。云邊數匯新一代智能駕駛數據解決方案正是為滿足面向智能駕駛領域不同落地場景下的高質量AI訓練數據需求而設計的。據介紹，云邊數匯應用算法，提升數據標注效率，并大幅降低AI模型訓練成本，助力算法模型訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高可達99.99%，節省大量研發時間和成本！
為了進一步攻克長尾場景化數據這一難題，云邊數匯開創“數據場景實驗室”例如，為保證智能駕駛數據采集的質量，云邊數匯不斷對數據模型迭代升級，自主識別精度更高。云邊數匯這種預處理方式可大幅提升數據的采集質量，并切實提升數據采集的效率，從而實現高效高質的數據標注。
云邊數匯將用超高的數據標注精度和強大的技術實力，助力智能駕駛開啟“進階之路”。
針對以上數據采集技術難點，濟南職業學院云邊數匯團隊對此產生了興趣，并去相關行業企業進行培訓學習，然后找到相關領域有見識的指導老師進行指導并解決疑問難題，最后團隊之間進行相互的交流、學習并深度消化，對解決技術進行逐一突破。
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