本文旨在从自动驾驶角度剖析数据标注工作内容，帮助读者对自动驾驶标注有更清晰的认知。
深耕数据标注行业多年的伙伴可能都知道，仅依靠自动驾驶的相关项目，就能撑起数据标注半边天。作为人工智能的“时代宠儿”，自动驾驶因关乎生命安全的特殊性质，技术容错率趋近于零。因此除数量外，自动驾驶对数据质量也有极高要求。
数据标注在哪一环节
现阶段，自动驾驶需解决四方面问题：看得见(定位、避障)、听得着(决策、控制、执行)、讲得出(路径规划、行进方式)、会思考(边缘计算)，即感知、决策与执行。
传感器(雷达、摄像头)实时收集汽车周围的信息、数据被传输至自动驾驶计算平台进行分析和处理、自动驾驶系统做出决策并执行——这便是整个自动驾驶系统工作流程。
其中，数据标注就像一道桥梁，它的作用是处理传感器采集到的非结构化数据，将其转换成机器可理解的语言，以供计算机平台分析处理。
数据标注要做什么
上文提到，数据标注的任务是对非结构化数据进行处理以供机器学习，具体来说，标注员通过对图片、视频、文本数据，进行拉框、标点等操作，以产出满足算法训练的数据集。
自动驾驶涉及的数据集中于图像与3D标注，图像标注方法包含矩形框、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。
标注员在工作之前需查看对应的需求文档，以了解此次任务具体细则。总结下来，自动驾驶常见的标注物体包含：
丨道路可行驶区域(汽车可行驶区域)
丨栏杆/隔离栏/石墩
丨杆状物(牌杆、路灯杆、交通灯杆)
丨路边建筑(道路两侧建筑物)
丨绿化植被(道路两侧或隔离地带的绿化带、草地、树木)
丨汽车(小、中、大型车辆)
丨非机动车(自行车、摩托车、三轮车)
丨行人(步行的人)
丨车道线(白色、单黄、虚实线)
丨人行道(分割标注)
丨红绿灯(交通灯部分)
数据标注工作模式
数据标注主要分为人工、自动与半自动标注，现阶段，人与机器结合的半自动标注是国内领先数据标注公司的主流方式，如曼孚科技 MindFlow SEED平台的吸附画布与编辑点功能便是AI辅助的体现。
除标注外，**质检也可通过AI辅助完成。**众所周知，一套完整的数据标注对接流程包括需求承接、标注准备、正式标注、验收交付、模型训练与上线运营。而通过AI辅助标注与质检不仅能够缩短交付周期且能提高标注准确率，这也是自动驾驶企业倾向与技术型数据标注公司合作的原因。
以曼孚科技为例，曼孚科技深耕自动驾驶赛道多年，专注于为自动驾驶企业提供定制化数据解决方案，主要客户涉及主机厂、新势力、Tier1、算法芯片、高精地图等，截至目前已为数百家自动驾驶企业提供专业数据服务。
而在未来，曼孚科技将扮演行业的“先行者”角色，为产品矩阵加入更多引擎，帮助汽车企业完成自动化转型，用优质数据服务加快自动驾驶落地步伐。