“2025年将是自动驾驶收割的时代，深圳智能网联汽车营收将达2000亿、上海公路将有七成以上自动驾驶汽车、北京又将这一数字提到了八成... ” 种种迹象表明，在历经实验—应用—低迷—平稳阶段的自动驾驶将在未来3年大规模落地，那么现在的自动驾驶还有哪些制约因素? 自动驾驶的
计算机视觉是当前人工智能最热门的领域之一，在其快速发展中，物体检测发展发挥了关键作用。本文旨在详解物体检测基本概念、衍生技术及其社会化应用，揭开计算机视觉的神秘面纱，深刻理解人工智能的独特魅力。 什么是物体检测? 简单来说，在图像中锁定目标便是物体检测。 物体检测是一种
“自动驾驶就像被困在瓶中的一艘船，隔着玻璃瓶与大海相望，但迟迟无法落地......” 自动驾驶的疯狂始于人类对未知技术的渴望。2012年，谷歌创始人谢尔盖. 布林称：“距离实现全自动驾驶的年数一只手就数得过来。”人们估算，自动驾驶会在2020～2021年实现。 于是从四五年前开始，一大批自动驾
近日，由ICVS发起的中国智能汽车及自动驾驶「优秀企业」评选活动结果正式出炉。 经层层角逐与多轮投票，曼孚科技凭借「自动驾驶数据标注解决方案」在众多参选企业中脱颖而出，荣登自动驾驶百强企业榜单。 数据智能成自动驾驶核心 伴随感知硬件、算力芯片与算法技术的飞跃，自动驾驶逐渐
谈及数据,绕不开的一个话题就是数据隐私与数据安全。随着数字化进程加快，数据安全事件频发,据Risk Based Security统计，去年国际数据泄露事件近5000起，被泄露数据近41亿条，数据造成的潜在重大危害和巨额损失迫使国家、行业、企业等各层面更加重视数据安全。 数据安全已成为国家社会发
人工智能本质上是一门研究如何用机器代替人类的学科，工程师们尝试用各种算法模型来赋予机器像人类一样的思考与联想能力。 在当下所属的弱人工智能时代，实现人工智能的方式主要以有监督的深度学习方法为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型。 而作为深度学习的重要基础
20世纪50年代，人类开启了对机器语音识别的探索历程。 60年后的2016年，在深度神经网络技术的帮助下，机器语音识别的准确率第一次达到了与人类相近的水准，智能语音产品进入大规模商业化应用阶段。 目前，语音识别技术已深入日常生活的方方面面，语音助手、智能音箱、智能客服等都是较为典型
人工智能与垂直产业的深度融合，对数据供应商的场景化标注能力提出了更高的要求。 更快、更强、更精准、在任何复杂场景下都可以应对的得心应手，是新一代数据服务平台应达到的基本标准。 作为SEED数据服务平台的核心模块之一，标注模块不仅融合了AI标注模式，同时还提供比传统工具更
图像全景语义分割是人工智能计算机视觉领域的一个重要分支，它结合了图像分类、目标检测与图像分割等技术，是针对图像数据所进行的一种像素级分类。 经过全景语义分割处理后的图像，广泛应用于自动驾驶、无人机等场景下的机器学习，是图像处理领域最常见的一种数据标注类型。 这是一张经
现阶段，实现人工智能的方式主要以机器学习，尤其是深度学习方式为主。 机器学习的核心价值是通过特定算法分析已知数据，识别隐藏在数据中的可能性，并基于此独立或辅助使用者进行预测与决策。 而机器学习实现价值的前提是存在大量可供分析的结构化数据集，以此训练、修正、完善算法模型
1769年，法国人N·J·居纽设计制造出了一辆三轮车，这被公认为汽车发展的起点。 与现代汽车不同是的，这辆被命名为“卡布奥雷”的载具由蒸汽驱动，通过车载锅炉产生的热气推动车轮转动。 由于体型过大(车长7.32m，车高2.2m)且极不实用(每前进12-15min需停车加热15min，运行速3.5-3.9km/h)，这
算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。 从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。 目前，主流的深度
数据标注行业里有着这样的一段话：“有多少智能，就有多少人工”。 这句话在某种程度上道出了人工智能的本质。 事实上，现阶段提升AI认知世界能力的最有效途径仍然是监督学习，而监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于数据标注员进行标注数据。可以说，如果数据标注是人工智能行业的基石
据艾瑞咨询调查数据显示，2019年国内数据标注市场规模为30.9亿元，根据需求方与供应方营收增长情况推算，2025年国内市场规模将突破100亿元，数据标注行业市场前景十分广阔。 如此庞大的市场规模，自然吸引了数量可观的行业参与者。品牌数据服务商、中小数据供应商和需求方自建团队是市场中
文本情感分析，又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 通过对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，可支持在线训练模型调优效果，为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。 以下内容节选于某细粒度情绪多分类
在自动驾驶技术中，感知是最基础的部分，没有对车辆周围三维环境的定量感知，就犹如人没有了眼睛，无人驾驶的决策系统就无法正常工作。 与其他应用场景相比，自动驾驶的应用场景相对复杂，尤其面对复杂多变的路况环境，感知技术的突破需要依赖相应的数据采集标注项目的支持。 一.项目背景 车辆前
人工智能(AI)作为全球科技和产业变革的关键驱动力，依靠强大的技术积累与创新，正进一步释放巨大能量。 在各国政策的支持引导下，以大型人工智能厂商为主导，人工智能持续与各种应用场景深度融合，催生出了大量的新技术、新业态与新模式。 近期，知名咨询机构沙利文发布了一份名为《
无论是水泥路面还是沥青路面，在通车使用一段时间之后，都会出现各种损坏、变形及其它缺陷，这些统称为道路病害。 常见的病害类型有：龟裂、坑槽、车辙、松散、沉陷、桥头涵顶跳车、表面破损等等，这些道路病害的存在不仅会影响到道路的正常使用，还会增加潜在的交通隐患，影响行车安全。 因此，及
随着过去几年自动驾驶“风口”兴起，越来越多的资本与研发力量投入到自动驾驶领域。 相关机构预测，半自动驾驶和全自动驾驶汽车未来几十年的市场潜力巨大。到2035年，仅中国就将有约860万辆自动驾驶汽车，其中约340万辆为全自动无人驾驶，520万辆为半自动驾驶。 不过，自动驾驶是一个相当复杂
“你了解人工智能行业吗?” 10个人中可能有9个人会给出肯定的回答。 “你了解数据标注行业吗?” 10个人中可能有9个人会茫然地摇头。 与处在聚光灯中心的人工智能科技公司不同，数据标注行业长期处于聚光灯之外的灰色地带，很长一段时间内都是被边缘化乃至低视的一个存在。 不过，随着
随着人工智能应用领域的不断拓宽，AI技术被认为是改变现有教育场景的重要手段之一。 从大的场景上来看，教学、管理与评价是三个主要应用方向。 具体到细节上，通过图像识别技术，可以将教师从批改作业、阅卷工作中解放出来;通过语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行口试测评、纠正学
2019年，人工智能进入了技术成熟曲线的低谷期，技术炒作泡沫破裂，行业关注重心集中于AI产业如何商业化落地应用。 国内分析机构爱分析发布的《人工智能2020：落地挑战与应用》系统地回顾了人工智能行业的发展概况，并结合实践案例分析了AI未来应用趋势。 同时报告系统性地分析了人工智能产
随着AI技术在无人机领域的大规模应用，无人机开始变得越来越智能化。 不仅可以做到实时跟踪锁定拍摄，实时处理目标信息，还可以做到自动识别躲避障碍。 这些动作的背后是无人机计算机视觉技术的突破。 计算机视觉技术，简单来说就是摄像头+传感器结合计算机模拟类似人眼与大脑的功能，来
随着AI技术在无人机领域的大规模应用，无人机开始变得越来越智能化。 不仅可以做到实时跟踪锁定拍摄，实时处理目标信息，还可以做到自动识别躲避障碍。 这些动作的背后是无人机计算机视觉技术的突破。 计算机视觉技术，简单来说就是摄像头+传感器结合计算机模拟类似人眼与大脑的功能，来感
零售业是劳动密集型行业，其中收银结算成本在总成本中占据相当比重。 随着深度学习发展，借助图像识别技术实现零售行业的降本增效已是大势所趋。 目前主要流行的一种智能货柜解决方案是“视觉识别解决方案”，即以图像识别为技术核心，摄像头、主板为硬件核心，对目标产品进行目标检测和分
