在人工智能（AI）时代，真正的智能驾驶汽车应该是什么样的？中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅给出了答案：“必须像人一样具备学习能力，能处理各种工况。”要得到这样的结果，需要汽车自身的算法能处理更多、更复杂的场景，而这需要有海量、准确、高质的场景数据，进而对其进行标注。
作为AI技术的底层支撑，高质量的训练数据越来越受到业界的重视，成为智能驾驶真正落地的“幕后英雄”。
对此，云边数汇深有体会。目前云边数汇的云测数据发布了新一代智能驾驶数据解决方案，一站式解决智能驾驶从算法预研到项目落地全流程的训练数据需求。“数据是其中的土壤。云边数汇的数据标注存在的意义便是让机器理解、认识世界！
由于对安全的严苛要求，智能驾驶的数据需求正向着多模态的方向发展。而所谓多模态，是指多维时间、空间、环境数据的感知与融合。云边数汇新一代智能驾驶数据解决方案正是为满足面向智能驾驶领域不同落地场景下的高质量AI训练数据需求而设计的。据介绍，云边数汇应用算法，提升数据标注效率，并大幅降低AI模型训练成本，助力算法模型训练综合效率提升200%、标注精准度最高可达99.99%，节省大量研发时间和成本！
为了进一步攻克长尾场景化数据这一难题，云边数汇开创“数据场景实验室”例如，为保证智能驾驶数据采集的质量，云边数汇不断对数据模型迭代升级，自主识别精度更高。云边数汇这种预处理方式可大幅提升数据的采集质量，并切实提升数据采集的效率，从而实现高效高质的数据标注。
云边数汇将用超高的数据标注精度和强大的技术实力，助力智能驾驶开启“进阶之路”。
针对以上数据采集技术难点，济南职业学院云边数汇团队对此产生了兴趣，并去相关行业企业进行培训学习，然后找到相关领域有见识的指导老师进行指导并解决疑问难题，最后团队之间进行相互的交流、学习并深度消化，对解决技术进行逐一突破。
