深圳率先立法支持L3自动驾驶上路丨数据标

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近年来，无人驾驶成为一个科技热词，频频出现在大众的视野内，我国的无人驾驶技术始于年正式起步，发展至今已有30年，无人驾驶汽车与医疗保健或其他可能危及人类生命的AI应用场景一样，容错空间很小、风险很高。因此，汽车行业的AI训练数据需要由人工进行大规模标注和验证，以确保机器能够达到最高的准确率

深圳率先立法：支持L3自动驾驶上路

6月4日，据深圳市人大常委会发布的年立法计划，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》赫然排在第一位，而且管理条例已经过了发布前的三审阶段，正式出台，只差临门一脚

有何意义

这部《管理条例》，是全国首个对L3及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的官方管理文件，为已经达到有条件自动驾驶的车型合法上路，扫除政策障碍

业内人士认为，更重大的意义在于，深圳这部《管理条例》的出台，为全国其他地方的L3级自动驾驶准入政策，提供了标准和模板

深圳的立法开放具有一定的指导意义，北京、广州、成都等城市或将陆续颁布自动驾驶相关政策，为自动驾驶汽车开放更多路权

值得注意的是，目前自动驾驶的视觉技术主要应用有监督的深度学习，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的标注数据对模型进行训练和调优

换句话说，想要让自动驾驶汽车更加“智能”、自动驾驶算法能够更加从容应对复杂多变的道路环境，背后就需要有海量且高质量的真实道路数据做支撑

受益L3+自动驾驶渗透率提升

数据标注将成为汽车智能化的下一站

1、激光雷达放量，L4自动驾驶数据量增大，推动自动驾驶数据标注行业发展：激光雷达降本后快速铺开，天风证券研报中分享了数据标注行业，认为L3+级别每辆汽车每天产生的数据量将高达GB。数据标注是自动驾驶算法训练的基础，将推动数据标注行业发展

2、行业门槛提升，供不应求：激光雷达铺开后标注从2D需求扩展到3D需求，3D标注需要实时分析大量的点云数据，对数据标注要求更高

2D图像数据，通过摄像头进行采集，主要用于算法做2D目标检测、2D语义分割以及目标跟踪，涉及的数据标注包含：点标注、线标注、框标注、语义分割

3D点云数据，通过激光雷达（LiDAR）进行采集，主要用于算法做3D目标检测、3D语义分割以及3D目标跟踪，由于近年来激光雷达成本降低，3D点云数据的量级呈现爆发性增加，涉及的数据标注包含：3D点云框标注、2/3D融合标注、3D点云语义分割

3、毛利率有望提高：L3级以上自动驾驶对3D标注需求增加，占比提升，数据量增大对标注成本和效率有不小的挑战。从人工标注到人机协同标注，人机协同标注在提升效率的同时能够节省大量成本

4、海外数据标注公司ScaleAI估值飙升：对标海外数据标注公司ScaleAI，截至年4月，公司估值已达到73亿美元

风气已开，L3级自动驾驶合法上路，就要呼之欲出，且《管理条例》发布，也是为后期的全国L3级自动驾驶落地打造政策样板间，政策实施过程中的经验和教训，可以大大加快自动驾驶落地的进程

说不定很快，脱手驾驶就能成为现实，你说呢？