2018-12-28 09:52:31
自動駕駛已經是車圈紅到發紫的焦點話題，也是中國汽車產業實現「彎道超車」的一張王牌。
作為自動駕駛技術的基礎，標註資訊至關重要。對感測器採集到的大量交通資料進行分類、標註，然後上傳給自動駕駛系統進一步學習，提高自動駕駛的精確度。自動駕駛系統經過大量交通資料反覆訓練和學習，會變得越來越聰明，越來越智慧型。
目前，絕大多數企業採用人工標註資訊，面對大規模的交通資料就捉襟見肘了。人工標註存在時間長、成本高、精準度低等缺陷，掣肘自動駕駛系統的深度學習、迭代的速度。
從去年開始，上汽集團與清華大學蘇州汽車研究院合作，共同開展「面向智慧型駕駛大規模交通資料自動標註及其運維管理研究」，目前軟體進一步迭代，可以說是國內第一款自動標註交通資料的軟體。
近日，記者就自動標註交通資料的相關問題，獨家採訪了清華大學蘇州汽車研究院ai實驗室副主任孫輝。
q：目前，自動駕駛行業是如何對交通資料進行標註的？
孫輝：現在企業的標註工作一般都是通過委外給標註工廠，手動來標註。網上也有開源的軟體，但是只能做簡單的標註，比如說標註邊框、特徵點。對於影象分割等複雜的標註，一般通過photoshop作圖軟體來做，效率比較低，一張圖要花幾十分鐘，成本在20元以上。如果用我們的自動標註，至少可以節約80%以上的時間，原來花費半年的事情，只需要乙個月就能完成了，成本也下降很多。
q：自動標註有哪些優勢？
孫輝：自動標註可以大幅提高效率、降低成本。此外，手工標註會有資料不規範的問題，不同的人標註時對場景的理解不一樣。一致性的問題一直是手工標註的難點，手工標註準確率大概在95%以上，但是不能提公升到很高，就是因為存在差異性，自動標註就可以較好地解決這個問題。
q：自動標註應用到整車廠的自動駕駛測試了嗎？
孫輝：我們和上汽都在試用，現在是批量試用階段，已經標註了十萬張以上的影象，用於adas訓練、自動駕駛學習方面。目前自動標註以影象為主，也有雷射雷達的資料、以及gps的資料，未來也會做三維標註。
q：交通資訊量非常大，我們如何解決採集量的問題？
孫輝：一方面，上汽這邊會採集大量影象；另一方面，我們蘇州汽車學院也孵化了很多企業，他們的產品都裝有adas功能，可以聯網。大概有上萬套產品在全國各地一直在跑，主要在貨運車輛上，白天晚上都可以跑，時刻往後臺傳輸資料。我們未來會有產品安裝在私家車上，來豐富資料**。
此外，眾包採集是目前比較靠譜的方法。但是沒有標準，上傳的影象質量參差不齊，我們可以用軟體來把關，做一套評價系統，這是未來考慮的乙個方向。
q：私家車主要採集城區的影象，這樣的複雜程度可以自動標註嗎？
孫輝：城區的自動標註會有難點，因為交通複雜程度很高。另外，遮擋情況也比較嚴重。這就要求我們的模型要持續地進行迭代，現在是第二代。隨著標註的資訊越多，機器反覆學習和訓練，我們的能力就越強，標註的就越好，競爭力也就更大。
q：自動標註能力越來越強，對消費者來說有哪些好處？
孫輝：資料驅動的時代，資料越多、越好，得到的模型最終效果就越好，從而可以提公升adas的功能，比如前向避撞、車道保持、車道偏離等功能，可以提公升產品的可靠性，和使用者體驗。未來，想要攻克自動駕駛，首先要攻克資料，這是不可缺少的一步。總體來說，我們做的是比較基礎的工作，但卻非常重要。
q：市面上有很多車型已經有adas功能，可靠性不高嗎？
孫輝：現在的adas功能還不夠智慧型，需要通過軟硬體公升級不斷迭代。現在市面上搭載的adas功能基本都是手動標註，國外也是手動標註居多，當然也有做自動標註的企業，但是不開放方法和軟體，僅供自己內部使用，他們賺的是服務費，我給你標註，你付錢給我。
q：這款自動標註軟體如何實現產業化應用？
孫輝：這是我們和上汽合作的專案，我們都在探索如何產業化。目前來說，如果做的好，我們不僅會在蘇州、上汽應用，也會把它推廣開來，不僅限於汽車行業，做乙個通用軟體。因為所有做ai相關的工作，都會用到資料標註。
q：除了汽車行業，自動標註軟體還有哪些應用方向？
孫輝：未來有幾個可以拓展的方向，一是高精地圖。二是用在安防監控、交通監控；三是用於工業檢測，比如，用機器來挑選零件有無問題，就會涉及到大量的標註工作。四是智慧型醫療，比如x光、ct片，經過訓練後的模型來篩選**有問題，醫生再來進一步診斷。
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