自动驾驶已经是车圈红到发紫的焦点话题，也是中国汽车产业实现“弯道超车”的一张王牌。

作为自动驾驶技术的基础，标注信息至关重要。对传感器采集到的大量交通数据进行分类、标注，然后上传给自动驾驶系统进一步学习，提高自动驾驶的精确度。自动驾驶系统经过大量交通数据反复训练和学习，会变得越来越聪明，越来越智能。

目前，绝大多数企业采用人工标注信息，面对大规模的交通数据就捉襟见肘了。人工标注存在时间长、成本高、精准度低等缺陷，掣肘自动驾驶系统的深度学习、迭代的速度。

从去年开始，上汽集团与清华大学苏州汽车研究院合作，共同开展“面向智能驾驶大规模交通数据自动标注及其运维管理研究”，目前软件进一步迭代，可以说是国内第一款自动标注交通数据的软件。

近日，记者就自动标注交通数据的相关问题，独家采访了清华大学苏州汽车研究院AI实验室副主任孙辉。

Q：目前，自动驾驶行业是如何对交通数据进行标注的？

孙辉：现在企业的标注工作一般都是通过委外给标注工厂，手动来标注。网上也有开源的软件，但是只能做简单的标注，比如说标注边框、特征点。对于图像分割等复杂的标注，一般通过photoshop作图软件来做，效率比较低，一张图要花几十分钟，成本在20元以上。如果用我们的自动标注，至少可以节约80%以上的时间，原来花费半年的事情，只需要一个月就能完成了，成本也下降很多。

Q：自动标注有哪些优势？

孙辉：自动标注可以大幅提高效率、降低成本。此外，手工标注会有数据不规范的问题，不同的人标注时对场景的理解不一样。一致性的问题一直是手工标注的难点，手工标注准确率大概在95%以上，但是不能提升到很高，就是因为存在差异性，自动标注就可以较好地解决这个问题。

Q：自动标注应用到整车厂的自动驾驶测试了吗？

孙辉：我们和上汽都在试用，现在是批量试用阶段，已经标注了十万张以上的图像，用于ADAS训练、自动驾驶学习方面。目前自动标注以图像为主，也有激光雷达的数据、以及GPS的数据，未来也会做三维标注。

Q：交通信息量非常大，我们如何解决采集量的问题？

孙辉：一方面，上汽这边会采集大量图像；另一方面，我们苏州汽车学院也孵化了很多企业，他们的产品都装有ADAS功能，可以联网。大概有上万套产品在全国各地一直在跑，主要在货运车辆上，白天晚上都可以跑，时刻往后台传输数据。我们未来会有产品安装在私家车上，来丰富数据来源。

此外，众包采集是目前比较靠谱的方法。但是没有标准，上传的图像质量参差不齐，我们可以用软件来把关，做一套评价系统，这是未来考虑的一个方向。

Q：私家车主要采集城区的图像，这样的复杂程度可以自动标注吗？

孙辉：城区的自动标注会有难点，因为交通复杂程度很高。另外，遮挡情况也比较严重。这就要求我们的模型要持续地进行迭代，现在是第二代。随着标注的信息越多，机器反复学习和训练，我们的能力就越强，标注的就越好，竞争力也就更大。

Q：自动标注能力越来越强，对消费者来说有哪些好处？

孙辉：数据驱动的时代，数据越多、越好，得到的模型最终效果就越好，从而可以提升ADAS的功能，比如前向避撞、车道保持、车道偏离等功能，可以提升产品的可靠性，和用户体验。未来，想要攻克自动驾驶，首先要攻克数据，这是不可缺少的一步。总体来说，我们做的是比较基础的工作，但却非常重要。

Q：市面上有很多车型已经有ADAS功能，可靠性不高吗？

孙辉：现在的ADAS功能还不够智能，需要通过软硬件升级不断迭代。现在市面上搭载的ADAS功能基本都是手动标注，国外也是手动标注居多，当然也有做自动标注的企业，但是不开放方法和软件，仅供自己内部使用，他们赚的是服务费，我给你标注，你付钱给我。

Q：这款自动标注软件如何实现产业化应用？

孙辉：这是我们和上汽合作的项目，我们都在探索如何产业化。目前来说，如果做的好，我们不仅会在苏州、上汽应用，也会把它推广开来，不仅限于汽车行业，做一个通用软件。因为所有做AI相关的工作，都会用到数据标注。

Q：除了汽车行业，自动标注软件还有哪些应用方向？

孙辉：未来有几个可以拓展的方向，一是高精地图。二是用在安防监控、交通监控；三是用于工业检测，比如，用机器来挑选零件有无问题，就会涉及到大量的标注工作。四是智慧医疗，比如X光、CT片，经过训练后的模型来筛选哪里有问题，医生再来进一步诊断。