时至今日，中国汽车产业的强大已经“溢于言表”。
就拿已经过去的2022年来说，全年总产量达到2700万辆，直接占到全球总量的31.8%；出口量更是首次突破了300万辆，刷新到了全球第二；在全球汽车新能源化浪潮中，已经实现了25.6%的市占比。
(资料图)
绚丽的数字背后，是整体汽车产业的越来越成熟，各个自主车企都进入了品牌价值的快速上升期，逐渐从过去的“活下来”往继续“做大做强”发展。
也正是因为中长期持续发展的视角，让许多车企提前投入到了汽车行业的下一场战役——“以量产车推进技术能力成长，抢先在将来的自动驾驶时代拔得头筹”。自动驾驶将是未来汽车发展的必经之路！
从2020年开始，中国市场乘用车的高级辅助驾驶（ADAS）搭载率一直都在快速爬升，根据相关统计，2022年上半年ADAS前装搭载率已经达到了26.64%，L2级智能辅助驾驶同比增长接近70%，相应的汽车价位已经进一步渗透到15万左右。
乘用车市场L2/L3前装率快速提升，恰恰说明了“拼制造拼硬件”是中国汽车产业最不怕的课题。
真正困扰中国汽车产业的，来自汽车实体之外，至关重要的一个环节就是——数据，尤其是怎么把数据跑起来。
高阶自动驾驶技术闭环由“感知、决策与执行”三要素共同构成，其中感知系统作为车辆与环境交互的纽带，是实现行车安全的首要前提。
现阶段，多传感器融合方案赋予车辆感知现实世界的能力。随着感知技术与计算平台的逐渐成熟，影响高阶自动驾驶落地的关键因素不再是解决一般案例，而是解决各类长尾“路口”问题。算法迭代事实上演变成数据的迭代，提升感知能力离不开大规模路测数据的支持。
专家对路测数据规模预估是自动驾驶车辆需要在真实或虚拟环境中至少进行 177 亿公里测试，不断利用新数据调优算法，才可以证明自动驾驶系统比人类驾驶员更加可靠，这催生了规模庞大的数据标注需求。
然而，与指数型增长的数据需求相比，传统堆积人力的数据生产方式，在成本控制与产出效率等方面逐渐暴露出诸多弊端。十余年野蛮扩张后，数据标注正向自动化、精细化方向转变，行业终局初现。
一方面，“人工-半自动化-自动化”的演进方式将成为行业发展主流，RPA 重要性凸显，减少对人力的依赖将成为行业创新的主要路径。RPA 作为 AI 落地最后一公里的实施载体，既可为包括自动驾驶等 AI 技术提供更多落地场景，也可借助 AI 能力，实现从流程自动化到认知自动化的跨越。
另一方面，从科技行业的发展趋势，自动驾驶数据标注行业终将呈现高度集中状态，1-2 家企业主导整个行业，这对企业产品技术壁垒提出了更高的要求。数据平台将成为自动驾驶重要基础设施，以产品技术为核心竞争力的平台型企业，将成为主导数据标注行业未来的关键性力量。
“数据”为何能难倒大车企？
自动驾驶“数据”听起来很简单，实际上涵盖了一系列难点各异的处理环节。例如数据的采集、脱敏、标注、仿真等等。
先说采集，根据汽车工程师协会（SAE）的相关要求，L2-L3通常要求测试车辆累计收集20万至100万公里的真实路测数据，L4至少需要200万公里的数据。
以一个典型的L2级自动驾驶项目为例，如果以75公里每小时的平均速度（这个速度已经非常快了）收集20万公里里程，将生成近3000小时的数据，单个传感器需要大约4PB（1PB=1024TB）的存储空间，所有传感器加在一起将生成约20PB的原始数据，2万多块1TB的硬盘才装得下。而这还只是基础要求，随着车企量产产品的不断运行，累积的数据量只会越来越多。
因此，数据平台将成为自动驾驶重要基础设施，以产品技术为核心竞争力的平台型企业，将成为主导数据标注行业未来的关键性力量。
今年年初，曼孚科技完成 5000 万元 Pre-B 轮融资，AI+RPA 驱动自动驾驶数据标注规模化量产
可以预见，双向奔赴的中国IT产业和汽车产业，正在通过瞄准自动驾驶变革，以开放的产业生态理念，披荆斩棘的发展新思路全速前进，共建良好生态的协同思维，必将推动中国智能汽车产业走向新高度。
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