中国车，靠「堆料」解决所有问题已成常态。
从「大而不强」的燃油车时代，到「强而不精」的新能源汽车，中国造车业的天花板已被彻底颠覆。
除了汽车动力系统的更替外，技术层面的发展也起着至关重要的作用。自动驾驶俨然成为新能源车企的又一大卖点。
自动驾驶一词最早出现于上世纪，并于2015年正式进入互联网时代。有媒体报道称：“自2018年开始，自动驾驶车型上市数量逐步增多,在2020年呈现显著增长态势,仅半年时间的上市量已接近去年全年上市量。”
但销量上涨的背后，技术层面的辅助却是杯水车薪。2019年至今，智能驾驶一直停留在L2级别没有前进，于是车企将注意力从“质量”转为“数量”，堆料成为新的噱头。
搭积木——行不通的路线
在设备供应上，车企可谓牟足了劲儿。硬件上，激光雷达必须要装三颗以上，感知硬件更是堆到30个以上。英伟达Orin-X芯片越多越好，1000TOPS+的算力刚是入门级别。
只求量而不求质，智能驾驶的问题并没有因为硬件升级而改变，安全事故反倒发生得更加频发。
因刹车失灵、驾驶失控酿成的惨烈车祸屡屡登上热搜，甚至传出智能驾驶在研发阶段，测试车手就因车辆失控而坠楼身亡等社会新闻。
这一系列的事件，直接影响了用户的体验感。在用户体验方面，智能驾驶的堆料非但没有提升消费者满意度，反而致使消费者对新功能更加怀疑猜忌。据易车研究院报告，2021年明确认为车企夸大自动驾驶宣传的中国用户比例高达48.32%。
某吧、某乎、某条上充斥着对自动驾驶的担忧与警惕等内容，用户的心智被安全事故、虚假宣传、隐私侵犯等担忧占满。
早期自动驾驶炒出来的新能源红利市场早已不在，辅助自动驾驶发展受到了阻力，新功能的推广成本也将更高。
“搭积木”的技术发展到了尽头，智能汽车技术变革的奇点却还没出现，到底下一个风口在哪里？
自动驾驶—性能最强的电脑
常有人说，未来，智能汽车会成为性能最强的电脑。
这句话是指，人类对汽车进行智能化改造的原始动机，与算盘、计算机、电脑一样，本质上都是让机器代替人类劳作，创造更舒适的生活。
算力的进步，带动了多场景应用，并最终延伸至个人移动计算设备，也就是手机。作为最贴近人类的网络通讯枢纽，手机独有的连接与通讯能力，造就了“算力+想象”的无限可能。
对自动驾驶而言，除“算力＋想象”外，“感知＋决策”也是必不可少的智能化变革核心。
众所周知，车规级高性能解决方案强大的技术积累背后是多年的巨额投入。要实现L4“入门”级别的自动驾驶，AI算力至少需达100TOPS，约等于10台PS5的算力，L5需要的AI算力则高达500-1000TOPS。这仅是入门，
这还仅仅是入门，如果要实现全智能座舱，所需的算力数将更加惊人。
由此推算，L4级自动驾驶搭载的高度仿真感知设备，每分每秒都将产生大量的数据。
毫不夸张地说，这些数据的处理程度，将决定自动驾驶的高度。
数据标注——下一个风口浪尖
训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据，而将原始数据结构化的处理技术就是数据标注。
数据标注为人工智能提供数据，对图片、视频、文本数据进行拉框、标点等操作，将传感器采集到的数据转换成机器可理解的语言，产出满足算法训练的数据集，供计算机平台分析处理。
其中，自动驾驶涉及的数据集中于图像与3D标注两大类。图像标注方法包括矩形框、语义分割、多边形、多段线、关键点、立体框、椭圆；3D标注方法包含连续帧、2D3D融合与语义分割。
借助优秀的数据处理平台，数据标注的效率也会成倍增加。大中型数据标注公司自研的数据平台不仅工具丰富，且服务经验全面，能够为用户不同场景需求提供定制化数据解决方案。
MindFlow SEED就是这样一个数据服务平台，作为曼孚科技旗下的自研产品，MindFlow SEED现已更新至第三代，除包含图像、文本、视频、点云等上百种标注工具外，也包含项目、供应链、数据安全等管理类目。
通过整合数据集管理、团队人员管理、工作流管理、数据统计分析等工作环节，打破数据孤岛模式，实现对数据全生命周期的统一管理，有效节约管理成本并显著提升业务执行效率。
截至目前，曼孚科技已与众多世界顶级Tier1厂商、一线科技公司、主流算法公司、造车新势力、传统汽车主机厂商等数十家自动驾驶相关赛道企业达成深度合作。
而在未来，曼孚科技将继续深耕自动驾驶赛道，扮演好自动驾驶基础数据供应商的角色，为自动驾驶企业提供高质量数据支撑，推动自动驾驶在更多场景下落地应用。
原文地址：http://www.cnblogs.com/manfukeji/p/16923122.html
