隨著該認知的不斷加深，人們對智能出行的期待也越來越高，自動駕駛作為實現智能出行的關鍵技術，成為了新能

今年，消費者對新能源汽車的需求持續走高。

5月11日，中國汽車工業協會乘用車市場信息聯席會發布了一則數據，截止4月末，新能源汽車產銷分別完成229.1萬輛與222.2萬輛，同比均增長42.8%，市場占有率達27%。

這一串數字，印證了新能源汽車市場的強勢增速，也體現了消費者對新能源汽車認知的提升。

(資料圖)

而隨著該認知的不斷加深，人們對智能出行的期待也越來越高，自動駕駛作為實現智能出行的關鍵技術，成為了新能源汽車市場發展的重要推手。

其中以AIGC為代表的人工智能技術，正被廣泛應用于自動駕駛領域。可以說，AIGC的出現將加速智能出行的生態變革。

AIGC—重新定義出行方式

AIGC（Artificial Intelligence for General Contracts）又稱生成式AI，其特點是自動化且高效，例如AI文本續寫，文字轉圖像的AI圖、AI主持人等，都屬于AIGC的應用。

作為AI與計算機科學技術的結合體，AIGC主要是通過對大量數據的分析和處理，如客戶需求預判、競爭對手行動分析等，為企業提供切實可行的決策方案。

這對于以數據驅動的自動駕駛來說極其重要，快速的獲取大量的行車數據，是決勝自動駕駛賽道的關鍵。

現階段，自動駕駛場景主要利用AIGC優化與自動駕駛相關的數據分析工具和算法，通過該技術，研究人員可以更快地進行數據處理與分析，如圖像、語音、點云等，精準預判并自主調整車輛駕駛模式，保障車輛行駛的安全和穩定。

此外，利用大數據和云端計算，AIGC還能夠對車輛行駛路線和模式進行實時優化，為用戶帶來更高效、省電和環保的出行方式。

同時，AIGC在自動駕駛場景中還扮演著智能安全輔助助手的角色。通過對傳感器和周圍環境的深度識別和判斷，該技術能夠及時發現并識別出行駛中的安全隱患，如行人、動物、障礙物等，并以最快速度預警駕駛員或操控自動駕駛系統采取避免碰撞的安全措施。

最后，AIGC還可以識別駕駛員的身份和情緒，并對其進行智能分析和判斷。在檢測到駕駛員疲勞、心情低落等異常情況時，系統會及時提醒或自動開啟安全停車模式，保障司乘安全。

虛擬世界里的自動駕駛

以上內容為現階段AIGC的基本應用，而從長遠角度看，AIGC的力量遠不止如此，它將成為實現虛擬世界全面升級的重要推動力量。

隨著AIGC的內容孿生、內容編輯、內容創作三大核心能力的不斷增強，基于內容孿生的數字孿生能力下的虛擬世界將更加傳神，且能實時更新動態。

同時，依托內容編輯的數字伴生能力將進一步打通現實世界與虛擬世界的雙向通道，并將計算的最優解以物理形式輸出至現實世界，真正合成穩定且逼真的虛擬物理場景。

也就是這種虛擬場景，將幫助自動駕駛獲得里程碑式的等級晉升。

眾所周知，自動駕駛測試是一個復雜的工作，為了確保出行安全性，一套自動駕駛系統至少需完成180億公里的道路測試，以證明其軟件系統的安全性。

現實生活中，自動駕駛道路測試場景往往并不能達到需求，那些自動駕駛測試區場景單一且難以全面覆蓋道路環境，使得自動駕駛難以獲得足夠多的道路測試數據。

而虛擬世界下，不僅海量道路數據可輕松獲取，各種復雜場景也均可實現。此外，自動駕駛公司也可以給虛擬測試車無限“加速”，在不影響測試結果的情況下讓測試變得更加高效。

如此推斷，如果利用虛擬世界，自動駕駛測試將不會再給現實世界環境帶來負擔，那么它的研發門檻也將被大幅降低。

AIGC算法本質上基于深度神經網絡，其對數據量的要求較高。

作為算法的原料，數據標注是訓練機器學習模型的關鍵步驟之一，對模型的精確性和性能表現至關重要。

AIGC需要高質量、標準化、海量的數據集，這可以提高模型的準確性和可靠性。此外，其對數據隱私和安全保護措施也有著嚴格要求，以確保從數據集中提取的信息不會被泄漏或濫用。

對于這些數據需求，最合適的方法便是與專業的數據處理公司合作。

如今，數據標注行業發展愈加成熟，市面上充斥著多家優秀的智能數據標注平臺，本文就以曼孚科技自研的MindFlow SEED平臺為例，簡要介紹下平臺的基本信息。

作為第三代數據標注平臺，MindFlow SEED平臺包含近百種標注工具套件，自動駕駛場景中，平臺支持全封閉測試、半封閉港口、高速公路、城市道路、智能座艙場景下的車輛行人、車道線、泊車、車路協同、點云融合、點云連續幀、點云語義分割等100+各類2D、3D點云標注類別。

此外，平臺還支持圖像、視頻、文本、語音等數據類別標注，滿足AIGC在圖片、文字、翻譯、音頻、視頻、3D模型等多場景自動生成模式。

除豐富的工具外，產能提升也是該平臺的主要研發方向。與傳統數據標注工具不同，MindFlow SEED平臺在解決數據生產問題的同時，也關注項目周期管理。

平臺內嵌全鏈路自動化項目管理體系，以RPA(自動化)整合數據集、團隊人員、工作流等工作環節，在實現平臺與標注員協同工作的同時，突破生產能力瓶頸。

此外，為進一步提效，平臺內置數十種AI預標注工具，提升數據準確率至99.99%級別，平臺數據處理效率10倍+，真正意義上突破產能天花板限制，實現AI數據無上限規模化量產。

可以預見，隨著AIGC的不斷升級和完善，將會有更多的企業利用這種技術，這將有助于構建更安全，更可靠和更高效的自動駕駛系統，進一步推動智能出行的發展，為用戶帶來更多美好的出行體驗。