近年来，在人们需求的推动下，自动驾驶汽车领域取得了许多技术突破，吸引了越来越多的汽车厂商和科技力量的投入。自动驾驶数据标注:汽车智能化、网联化、电动化、共享化的发展趋势给汽车行业带来了诸多影响。数量的爆发式增长，硬件设施的升级，算法和模型的不断优化，大量的资金投入，使得自驾成为一个蓬勃发展的新兴技术领域。那么，自动驾驶数据标注如何在人工智能自动驾驶中发挥作用？
自动驾驶数据标注:自动驾驶涉及的硬件系统和典型应用场景
自动驾驶硬件系统主要包括感知模块、自动驾驶计算机、电源、信号通信、执行和制动模块五个部分。
感知、决策规划和控制执行是人工智能在自动驾驶中的三个典型应用场景。在感知处理方面，基于深度学习的计算机视觉可以获得更接近人类的感知能力。
1.感知
自动驾驶汽车的感知模块主要是代替驾驶员的眼睛。通常由摄像机、激光雷达和毫米波雷达组成。
摄像头主要用于获取图像信息，在车载电脑的辅助下识别运动物体。它可以用来识别行人、汽车、树木、交通灯、信号标志等。以便定位它们。激光雷达用于获取激光扫描反射数据，识别障碍物，如行人、汽车、树木等。
2.执行和制动
执行系统接收自动驾驶控制模块的执行指令操作车辆，控制车辆动力(油门和档位)、底盘(转向和制动)、电子电器等系统的执行，实现自动驾驶的速度和方向控制。
3.高精度地图
高精度地图是自主车辆的一种新的地图数据范式。相对位置精度在厘米级，可达10-20cm。此外，记录了驾驶行为的具体细节，包括典型行为、至佳加速点和刹车点、路况复杂程度、不同路段信号接收的标注等。
自动驾驶数据标注的重要性
自动驾驶数据标注的优化升级需要获取周边环境、交通规则、驾驶员驾驶习惯、地图定位等数据信息。通过车辆传感器、车联网平台和周围的基础设施。L3以上的自动驾驶汽车需要处理海量数据。目前人工智能网络对单个计算节点的计算能力要求过高，但目前还没有完全实现自动驾驶。自动驾驶方案的优化需要更高的计算能力和更高的自动驾驶数据标注精度。
