從攝像機到鐳射雷達，從卡車到乘用車，自動駕駛AI場景正在快速落地。

縱觀市場，自動駕駛車企已是車載斗量。據企查查資料顯示，我國現存自動駕駛相關企業5682家。2022年上半年，我國新增自動駕駛相關企業201家。近10年來，我國自動駕駛相關企業註冊量整體呈上升趨勢。

這其中，高速與低速行駛是自動駕駛的兩大陣營。低速自動駕駛多應用於封閉、半封閉環境，等級為L4級。高速自動駕駛多為C端服務，以乘用車為典型代表，等級為L2～L3級。

從應用層面來看，低速自動駕駛的發展更為成熟，如物流、觀光車、地鐵、環衛車等，而高速自動駕駛仍面臨一些技術瓶頸，全面落地面臨著巨大的挑戰。

低速自動駕駛

顧名思義，低速就是指行駛速度較低的自動駕駛汽車，低速自動駕駛汽車的主要作用是載物，且相對應用場景簡單固定，時速一般低於50 km/h。

『港口運輸』： 港口端對自動駕駛需求較大，在碼頭應用中，自動駕駛可解決行駛線路不精確、視覺盲區、司機疲勞駕駛等多種問題，節約人工成本，提高運輸效率。

『物流配送』：小區、園區是物流配送的常駐地，將無人駕駛技術與雲端計算、大資料、物聯網、智慧控制等新一代資訊科技結合，可實現貨物裝卸、運輸、資訊登記等環節的智慧化。目前該賽道已有阿里、美團、新石器、京東等企業加入。

『礦山運輸』：礦區工作環境危險係數較大，自動駕駛運輸可以減少人工需求，實現生產環節之間的高效協同，增強礦區工作安全係數，無人礦卡是低速自動駕駛的重要應用。

『 無人公交』：第一輛無人公交由深圳坪山區於2020年推出，無人小巴貫穿了居民區、學校、劇院、公園等地點。在功能方面，無人公交與乘用車較為相似，也擁有跟車行駛、自主換道、鄰道超車、自動辨別紅綠燈通行、定點停靠等功能。

高速自動駕駛

高速自動駕駛與低速的主要區別在於速度與使用場景，以及對資料的依賴性。高速自動駕駛以人類駕駛技術為目標，在鄉村、城市、高速等任意場景自由行駛，甚至超過人類駕駛。

不得不承認，高速自動駕駛的發展並不如低速自動駕駛發展迅速，這是由其複雜的道路環境所導致。高速自動駕駛直接參與交通環境，需要其能靈活解決各種突發狀況，一旦失誤，便會對乘客、行人造成生命威脅。

面對複雜的路況，高速自動駕駛相較低速需要更多的資料，透過鐳射雷達、毫米波雷達、攝像頭等感測器收集資訊，幫助高速自動駕駛汽車實現多場景、多範圍行駛。

去年開始，多家主機廠提高了對資料標註的業務投入，如吉利、上汽、廣汽等，至今年，其預算已經在幾十萬元的基礎上翻了十餘倍。

車企技術路徑的調整帶動了資料標註行業發展，如何為 「自動駕駛資料標註」提供更專業的量產解決方案是資料標註公司亟待解決的問題。

關於曼孚科技

曼孚科技是一家「自動駕駛資料標註」服務商。自成立以來，已為上百家自動駕駛賽道使用者提供資料服務方案，包括主機廠、新勢力、Tier1廠商、一線科技公司、主流演算法公司、造車新勢力等。MindFlow SEED平臺是曼孚科技旗下自研的第三代資料服務平臺，該平臺具有高度的場景適配性，其包含三大標註模式以及四維標註工具，全面覆蓋影像、影片、點雲等幾十種標註工具，高效地處理自動駕駛海量資料集，為自動駕駛各類演算法模型提供資料支撐。場景支援方面，平臺提供全封閉測試、半封閉港口、高速公路、城市道路、智慧座艙場景下的車輛行人、車道線、泊車、車路協同、點雲融合、點雲連續幀、點雲語義分割等數百種2D、3D自動駕駛資料標註工具，為客戶提供 定製化自動駕駛資料服務解決方案。