自动驾驶从启程到最后一公里，需要怎样的数据？( 二 )

【自动驾驶从启程到最后一公里，需要怎样的数据？】DoNews：能不能举例说一下，一家企业在三个阶段分别会找你们做什么？
贾宇航：比如一家做自动驾驶的企业，刚开始前期立项的时候，需要做一些对特定要素的识别，比如人、车、路标等，此时他们也不依赖于特定的设备，能够识别就可以了，这时候就会去买我们的数据集产品进行训练。在第二阶段，他们的模型已经可以识别一定的内容，但可能是2D的，现在想要做3D识别，由于两者的标注方式不同，他们会需要特定化的数据方案，而且是要基于使用场景专属定制，和硬件配置也对应。我们帮他们做出来，数据的版权也会属于他们。目前深度学习网络是高度依赖于场景的，比如对水杯的识别，在室内训练，到了室外识别可能就效果不好了，那就需要专门做一个算法去识别室外的水杯，然后可能就要拍1000个室外的水杯来训练。到了第三阶段，就是像Tesla这样，长期积累用户数据，脱敏后训练，让算法迭代。
DoNews：如果以后有公司达到了L5的自动驾驶，你们公司是不是就不会再有业务了？
贾宇航：从市场竞争来说，我认为真正做到无人化和商业化，可能还需要一段时间。即使真的到了这个阶段，也会有业务场景的迁移，比如之前，对车辆的识别做好后，就要去做交通知识图谱，车辆轨迹预测等，人机交互也可能会做到千人千面的服务，更加智能化。2021年的自动驾驶可能就像是2011年的移动互联网一样，势能还远远没有发挥出来，还将有许多新的场景和应用出现，也会有更多的公司和专业人员，不断去从事相关的工作，让自动驾驶不断迭代。