1月16日消息，第七屆數(shù)據(jù)質(zhì)量管理論壇（DQMIS）近日在深圳舉行，期間發(fā)布第五屆“數(shù)據(jù)質(zhì)量管理”標(biāo)桿獎評選結(jié)果，如祺數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺ONTIME Data Encoder獲得“優(yōu)秀產(chǎn)品獎”。

今年，“優(yōu)秀產(chǎn)品獎”針對數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)要素及數(shù)據(jù)入表的創(chuàng)新、AI生成大模型、智能制造、數(shù)據(jù)治理等領(lǐng)域有獨特創(chuàng)新的產(chǎn)品進行表彰。

圖源：如祺出行官微

在自動駕駛領(lǐng)域，數(shù)據(jù)標(biāo)注能夠提高車輛對交通環(huán)境識別的準(zhǔn)確性、優(yōu)化自動駕駛算法和決策的可靠性，從而保障車輛行駛安全和體驗優(yōu)良，但傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注工藝普遍存在速度慢、準(zhǔn)確率低、人工成本高，以及融合標(biāo)注能力較弱等問題。

2023年，如祺出行依托Robotaxi商業(yè)化運營取得的先發(fā)優(yōu)勢，以及平臺積累的海量合規(guī)數(shù)據(jù)、豐富出行場景等優(yōu)勢，推出了由數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺ONTIME Data Encoder、高精地圖工具鏈ONTIME MapNet、智駕仿真平臺ONTIME NexSim三大版塊構(gòu)成的自動駕駛解決方案，以數(shù)據(jù)為核心，驅(qū)動自動駕駛閉環(huán)迭代，打造行業(yè)領(lǐng)先的自動駕駛引擎。

如祺出行打造的一站式數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺ONTIME Data Encoder，內(nèi)置自研預(yù)標(biāo)注模型，集標(biāo)注工具、預(yù)標(biāo)注模型、項目管理為一體，支持自動駕駛等場景下2D、3D、4D全類別標(biāo)注，擁有如BEV 4D標(biāo)注、疊幀時序標(biāo)法、AI預(yù)標(biāo)注、關(guān)鍵幀插值、2D/3D融合標(biāo)注及自動貼合等先進的標(biāo)注工藝，智能化提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率。

如祺BEV 4D標(biāo)注工具 圖源：如祺出行官微

在4D標(biāo)注工藝上，如祺BEV 4D標(biāo)注工具通過融合時間維度，能為數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練提供更豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)3D標(biāo)注效率提升500%以上；而4D標(biāo)注-疊幀時序標(biāo)法則可針對點云中靜止車輛進行疊幀共享標(biāo)注，大幅減少標(biāo)注工作量，標(biāo)注效率提升也超過300%。

在3D標(biāo)注工藝上，ONTIME Data Encoder內(nèi)置的如祺自研AI預(yù)標(biāo)注模型，通過千萬幀學(xué)習(xí)素材，并結(jié)合自研模型算法，能快速識別實體對象，實現(xiàn)全幀自動標(biāo)注和自定義區(qū)間標(biāo)注兩種模式的預(yù)標(biāo)注，從而縮短模型迭代周期。據(jù)實際測算，如祺AI預(yù)標(biāo)注功能可幫助企業(yè)降低90%的標(biāo)注時間，整體標(biāo)注效率提升超過300%。

此外，如祺在3D標(biāo)注工藝上還擁有關(guān)鍵幀插值和融合標(biāo)注兩大亮點：在標(biāo)注完一段點云數(shù)據(jù)首幀、末幀后，可自動完成對其他幀的標(biāo)注；點云中的標(biāo)注內(nèi)容，能夠自動映射到2D圖片視角，并擁有自動貼合能力，在俯視狀態(tài)下可自動貼合車輛。