人工智能发展带动了数据标注行业的兴起。尤其在自动驾驶领域，其广泛使用的AI深度学习算法，需要大量训练样本进行不断的算法优化，这些训练样本就是被标注过的原始数据。目前的数据标注主要采用人工标注的方法，这种方法耗时长、成本高、误差大、效率低，根本无法满足未来更大规模的交通数据处理需求，大大限制了数据利用价值与人工智能广泛应用。
为了解决人工标注过程中的种种问题，加快ADAS、智能网联、自动驾驶等相关技术发展进程，清华大学苏州汽车研究院经过近两年的技术研发与数据验证，于9月成功推出了国内首个基于大数据自动标注软件的服务平台，并已与上汽、一汽、陕汽重卡等企业达成合作，大数据自动标注时代即将来临！
基于深度学习、集成学习、传感器融合等技术，该自动标注软件可根据客户需要提供图片、视频等多种形式的数据采集和标注服务。支持点标注、线段标注、分割轮廓标注、二维矩形框标注、三维框标注、三维点云标注和传感器融合标注等常见的数据标注类型。软件还集成方便易用的手工修改和标注工具，进一步提高工作效率。
标注类型
据统计，软件可将标注的人工工作总量降低80%以上，为ADAS及自动驾驶系统开发提供高质量、低成本的数据支撑。
与其配套的标注管理服务平台可以在线进行任务分发、管理、验收、修改、存档等全工作流程管理，标注人员端和管理人员端可以实现数据库共享与更好的分工协作。
平台架构
平台首页
目前，该软件平台已提供数十万张图像标注服务，使合作客户在最短时间内获得了最优质数据，大大缩短了其产品迭代周期。
标注完的图片（白天、黑夜）
AI技术的不断精进将使数据标注在未来产生更大的需求缺口。分析公司Cognilytica 1月的一份报告显示，2018年第三方数据标注市场规模为1.5亿美元，到2023年将增长逾10亿美元。
该自动标注软件不仅适用于ADAS训练、自动驾驶学习、高精度地图建立等技术研究，加速智能网联、自动驾驶等汽车行业热点技术领域发展进程，同时，也可为交通安防、智慧医疗、工业检测等领域的大数据分析提供有力辅助，可形成涵盖智能汽车、医疗、交通等领域的一体化数据标注服务，具备广阔的行业应用前景。
