人工智能發展帶動了數據標注行業的興起。尤其在自動駕駛領域，其廣泛使用的AI深度學習算法，需要大量訓練樣本進行不斷的算法優化，這些訓練樣本就是被標注過的原始數據。目前的數據標注主要采用人工標注的方法，這種方法耗時長、成本高、誤差大、效率低，根本無法滿足未來更大規模的交通數據處理需求，大大限制了數據利用價值與人工智能廣泛應用。

為了解決人工標注過程中的種種問題，加快ADAS、智能網聯、自動駕駛等相關技術發展進程，清華大學蘇州汽車研究院經過近兩年的技術研發與數據驗證，于2019年9月成功推出了國內首個基于大數據自動標注軟件的服務平臺，并已與上汽、一汽、陜汽重卡等企業達成合作，大數據自動標注時代即將來臨！

基于深度學習、集成學習、傳感器融合等技術，該自動標注軟件可根據客戶需要提供圖片、視頻等多種形式的數據采集和標注服務。支持點標注、線段標注、分割輪廓標注、二維矩形框標注、三維框標注、三維點云標注和傳感器融合標注等常見的數據標注類型。軟件還集成方便易用的手工修改和標注工具，進一步提高工作效率。

標注類型

據統計，軟件可將標注的人工工作總量降低80%以上，為ADAS及自動駕駛系統開發提供高質量、低成本的數據支撐。

與其配套的標注管理服務平臺可以在線進行任務分發、管理、驗收、修改、存檔等全工作流程管理，標注人員端和管理人員端可以實現數據庫共享與更好的分工協作。

平臺架構

平臺首頁

目前，該軟件平臺已提供數十萬張圖像標注服務，使合作客戶在最短時間內獲得了最優質數據，大大縮短了其產品迭代周期。

標注完的圖片（白天、黑夜）

AI技術的不斷精進將使數據標注在未來產生更大的需求缺口。分析公司Cognilytica 2019年1月的一份報告顯示，2018年第三方數據標注市場規模為1.5億美元，到2023年將增長逾10億美元。

該自動標注軟件不僅適用于ADAS訓練、自動駕駛學習、高精度地圖建立等技術研究，加速智能網聯、自動駕駛等汽車行業熱點技術領域發展進程，同時，也可為交通安防、智慧醫療、工業檢測等領域的大數據分析提供有力輔助，可形成涵蓋智能汽車、醫療、交通等領域的一體化數據標注服務，具備廣闊的行業應用前景。

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