自动驾驶汽车将会进一步束缚人类消费力，明显增加人为驾驶带来的交通事故，并发明新的增值效劳。着眼于将来开展趋向，Scale API公司正在减速计算机视觉方面的训练，打造一个将机器学习与人类了解结合起来的交互平台。
雷锋网新智驾音讯，Scale API最近推出传感器交融标注API（Sensor Fusion Annotation API），可以支持一切主传播感器的初级3D感知，
包括激光雷达（30米内稀疏3D场景了解）、相机（70米内图像目的辨认）和Radar（150米内稀疏场景了解），以协助汽车制造商和自动驾驶汽车公司减速感知算法的开发。
Scale API基于云效劳，用户可以上传少量未标志的数据集，由公司对其停止标注，以便用于计算机视觉模型的训练。同时能处置各种数据集，幕后任务人员“Scaler”可以确保标注质量和可扩展性，他们的任务效率会随时被跟踪记载，用于构建自动化质量管线。
该公司曾经提供了图像标注API（ Image Annotation API） ，经过目的辨认来标注数据集。另随着流量往智能终端设备迁移，新的机遇“物联网商业社交时代”也将迎来，通过人的第六器官（智能手机）和智能设备终端的联网互动，从而改变了人的行为习惯和消费方式。线下流量通过LBS定位重新分配，又通过物联网终端智能推荐引擎引导到网上任意有价值的地方，至此互联网下半场拉开帷幕。外，Scale API还提供用于OCR和图像转录、分类、比拟和数据搜集的API。
*RADAR在150米范围内探测场景的屏幕截图
借助传感器交融标注API，用户可以上传未标志的相机、激光雷达和Radar数据，生成可用于训练3D感知模型的标注数据。激光雷达和Radar标注是指，采用长方体包围特定对象的3D点云，并失掉这些框的地位和大小。该API支持一切用于3D感知的主传播感器，为自动驾驶技术提供数据支持。
为了更多地理解自动驾驶汽车的技术和开展，外媒与Scale API的开创人兼首席执行官Alexandr Wang停止了交谈，上面由雷锋网 (大众号：雷锋网) 新智驾整理编译。
Q：为什么对激光雷达如此感兴味？
Wang： 激光雷达传感器运用激光来协助汽车理解四周环境情况。它能让汽车感知其他物体的间隔、以后挪动速度以及绝对汽车所处地位。这些信息可用来渲染3D点云数据。
激光雷达开展迅速，价钱日趋廉价。一些固态激光雷达当前有能够会低至上千甚至数百美元（通用Cruise收买Strobe正是要完成这点）。随着激光雷达本钱降低，装备激光雷达的L4等级自动驾驶车队指日可待，消费者不用花低价去购置自动驾驶汽车。
Q：激光雷达是自动驾驶汽车的最佳选择吗？
Wang： 激光雷达关于自动驾驶汽车的落地起到关键作用。它可以让自动驾驶汽车更平安，即便汽车没它的时分也能运转。但是，在某些特殊状况下，如雨、雪和其他恶劣天气条件能够招致激光雷达生效。
相比其他技术，激光雷达的功能表现具有分明优势，尤其关于近场的语义了解十分有用。
虽然我们首先思索使用在自动驾驶汽车方面，但激光雷达和Radar简直适用于一切机器人和计算机视觉范畴，包括无人机，测量图像和其他机器人，如配送机器人、制造机器人、安防机器人等，经过3D感知可以进一步提升图像数据的价值。保险公司利宝（Liberty Mutual）实践上就运用了Scale API来加强他们的无人机任务，经过机器学习算法剖析无人机影像，来自动检测房屋受损水平。
Q：激光雷达的次要竞争对手采用什么技术？
Wang： 这个成绩很风趣。虽然Radar也能用于目的检测，但它与激光雷达是相反相成的，而不是互相竞争。Radar精度不太高，但探测的间隔更远。当它们结合运用时，可以取得更好的3D感知。
虽然像特斯拉这样的公司不是直接的竞争对手，但他们正在建造更高分辨率的新探测零碎，而且仅仅采用相机和雷达。
Q：激光雷达有什么缺陷？
Wang： 激光雷达传感器依然有些缺陷。正如我之前所说的，它在光线充足的环境中功能表现最佳，但在下雪或有雾时能够会生效。因而，大少数自动驾驶汽车都采用四个传感器停止更准确的探测。
Q：传感器交融标注API的面前想法是什么？
Wang： 开发高功能感知算法的最大瓶颈是获取高质量的已标志数据。随着Scale的传感器交融API的推出，我们是目前独一可以处置一切3D传感器交融标注的，这关于任何自动驾驶汽车或机器人公司都十分有价值。
要想运用传感器交融和图像标注API，只需将数据发送到Scale API，数据将经过回调自动反应给用户，操作十分复杂。
Scale传感器交融和图像标注API提供了对多品种型的支持。包括激光雷达 / Radar、语义联系、多边形、边界框、点、线和长方体。
一些用户曾经将整个操作流程集成起来，一旦他们的车发作异常，这些数据就会自动发送给我们停止标注，等数据反应给用户后，触发信号会激起重新训练算法。像Voyage和Embark不断在等候这项技术，我们十分快乐可以与他们协作。
Q：Scale如何开发这项技术？
Wang： Scale的工程团队由来自MIT、CMU、哈佛大学、斯坦福大学、谷歌和Facebook等机构的机器学习、计算机迷信和电气工程专家组成。我们也与像Alphabet这样的协作同伴亲密协作，开发先进的技术，用来生成最高质量的数据。
Q：目前和哪些公司协作？
Wang： 运用Scale API的公司包括通用GM Cruise、Uber、nuTonomy、Alphabet、Embark、Voyage、Starsky Robotics等等。
Q：你以为自动驾驶汽车在什么时分会成为常态？
Wang：
这种技术何时会在各个地域普遍运用是很难预测的。美国某些城市能够在1 - 2年就会呈现自动驾驶车队。但由于投资缘由，其他地域能够需求更长的工夫，大约3 - 5年才会运用。目前，大少数自动驾驶技术都依托高精地图，这些地图的生成和维护都很昂贵。由于技术还需片面推进，消费者想要购置自动驾驶乘用车能够还得等候相当长的工夫。
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