無人駕駛是人工智能中一項極為重要的應用。國外的谷歌、國內的百度等大企業已經依靠著雄厚的資本和先進的技術率先開始了在這方面的嘗試，并且取得了不錯的成效。如今，在很多汽車產品線，無人駕駛已經得到了部分實現，在泊車等方面給駕駛者們帶來了巨大的方便。在無人駕駛技術中，數據標注的重要性不言而喻，只有通過強大的數據支撐，無人駕駛才能夠做到安全、可靠，而大量的場景數據和精準的數據標注成為了智能駕駛的“阿喀琉斯之踵”。

相比其他的人工智能使用場景，無人駕駛對于數據標注的要求顯然更為復雜。一方面，無人駕駛在實際使用的過程中需要面對更多復雜的場景。當你行駛在路面上時，既需要判斷路線的正確性，同樣需要對路面障礙進行識別，而在駕駛過程中，上述二者均面臨著極為復雜的場景變化，因此，如何搜集到足夠多真實的場景數據，是解決無人駕駛技術安全性問題的關鍵。除此之外，當收集到足夠的數據時，便需要專業的數據標注師來進行標注，保證大量數據能夠得到最正確最合理的應用，是無人駕駛技術核心的另一個關鍵。數據標注為無人駕駛賦能的關鍵點也在于此。

對于駕駛場景的標盤主，準確率和貼合度至關重要。例如，在一個平面的路線圖中，標注出汽車、人、道路等，既不可以錯標也不可以漏標，否則都可能引發不可想象的后果。于此同時，數據標注需要與實際物體做到最緊密的貼合，這做到最高精度。

無人駕駛對數據標注的廣大需求只是人工智能時代下的一個縮影。不只是無人駕駛，像智慧城市、智能家居、智慧金融等領域，對于數據標注的需求仍舊處于一個需求量大并且專業度高的水平。在龐大的需求面前，數據標注行業已經開始進入急速擴張的時代，然而在這樣的背景之下，建立行業準入標準，統一完善行業人才培訓體系成為了共同的呼聲。AI優評作為數據標注人才培養中心，致力于構建更加專業和科學的人才評價標準，建立統一的人才評價體系，并為數據標注人才推薦提供就業機會，推動行業的發展，為人工智能實現更大范圍的應用保駕護航。

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