自动驾驶数据采集方式（自动驾驶数据服务）

百度智能云AI技术加身,自动驾驶量变到质变倍道兼行

1、年，作为一种集成多种AI技术的综合模型，“AI+大模型”在自动驾驶中呈现出广阔应用前景，成为整个智能汽车行业关注的焦点。

2、可以看到，我国自动驾驶已进入从量变到质变的关键节点。百度从2013年开始布局自动驾驶领域，坚持马拉松式的研发投入，以技术创新驱动长期发展。

3、易车讯日前，我们从官方渠道获悉，百度正式发布了新一代自动驾驶云产品——Apollo Cloud 0。

4、在推动新一轮科技革命和产业变革的技术趋势上，李彦宏认为，未来十年人工智能领域将有八项关键技术，会实现从量变到质变，分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。

5、可以期待的是，随着更多搭载毫末 HPilot 智能驾驶产品的量产车型的落地，毫末将继续夯实量产自动驾驶第一名的领先位置，未来具有更大的想象空间。海若亮相，毫末重塑汽车智能化技术路线人工智能技术正在迎来从量变到质变的重大节点。

采集：从道路摄像头、GPS装置、线圈等交通传感器中采集视频监控数据、环路微波数据、道路交叉口数据、浮动车GPS数据、公交流量数据、地铁流量数据、公交一卡通数据等。

交通信息采集与处理是智能交通的核心的原因如下：交通信息采集可以通过各种传感器、监控设备等手段获取道路、车辆、行人等交通要素的实时数据，包括车速、车流量、拥堵情况、路段状况、交通事故等。

准确全面的信息数据采集是智能交通系统的根基。

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

视觉标注：自动驾驶系统需要通过摄像头、雷达、Lidar等传感器获得大量视觉数据，这些数据需要进行标注才能被自动驾驶系统识别和处理。

与此同时，随着嵌入式系统、导航、传感器、视觉数据和大数据分析等领域的最新进展，也见证了车辆和移动边缘计算的智能化程度不断提高。

自动驾驶技术依靠的人工智能技术主要有三项，分别是机器视觉技术、深度学习技术和决策算法技术。机器视觉技术机器视觉技术指的是将计算机和相机等成像设备相结合来模拟人类视觉系统的过程。