进入2024年以来，伴跟着各项利好政策的鞭策以及端到端等新手艺的使用，从动驾驶热度不竭升温。市场研究公司富士Chimera研究所发布的研究演讲显示，2024年，L2级从动驾驶汽车产量预估为4513万辆，L3级从动驾驶汽车产量则预估为30万辆。国金证券预测数据显示，2030年从动驾驶汽车会占领全体出行里程的40%以上。

　　近日，由创业邦倡议评选的“2025从动驾驶数据标注企业TOP10榜单”正式揭晓，曼孚科技凭仗行业领先的产物手艺方案以及杰出的市场影响力登顶榜单TOP1？。

　　做为国内最早聚焦从动驾驶数据标注范畴的企业，曼孚科技本次荣登榜单TOP1，不只代表着行业对于曼孚科技过往成就的高度承认，还彰显了曼孚科技AI数据标注方案正在从动驾驶范畴的使用价值取贸易潜力。

　　此外，平台还通过引入驾驶数据成立RLHF，并基于深度进修取计较机视觉建立大模子，可实现复杂驾驶场景下，数据的高效处置取全从动化标注。

　　将来，曼孚科技将继续以数据做为深耕沉点，持续加大研发投入，不竭打磨平台产物。正在为从动驾驶行业供给高质量、大规模数据支持的同时，也帮力从动驾驶手艺从尝试室加快迈向现实世界，实现大规模贸易化量产落地。

　　做为一项性的严沉前沿科技，从动驾驶手艺可以或许深刻改变交通取出行体例，带来出行平安性取交通运输效率的大幅度跃升，并合适绿色、低碳、共享等新成长。

　　正在从动驾驶数据标注场景，平台支撑从动驾驶场景下2D、3D、4D全类别标注，如2/3D融合、3D点云朋分、点云时序叠帧、BEV、4D点云车道线D点云朋分等，并支撑亿级点云衬着，无效满脚海量Corner case数据处置的火急需求。

　　而正在平台性方面，MindFlowSEED平台则完全改变了原有的出产关系。平台能够按照标注员的具体能力，从动婚配相顺应的标注使命，从而大幅解放项目司理的无限办理能力，实现数据标注的无上限量产取小时级交付。

　　“2025从动驾驶数据标注企业TOP10榜单”的评选维度次要包罗手艺能力、标注质量、本钱价值和企业规模及影响力四项内容，先后邀请多家投资机构的专业人士担任评委，前后历时数月，最终评选出TOP10企业。

　　工做演讲中指出，要鼎力推进现代化财产系统扶植，加速成长新质出产力；充实阐扬立异从导感化，以科技立异鞭策财产立异，加速推进新型工业化，提高全要素出产率，不竭塑制成长新动能新劣势，推进社会出产力实现新的跃升。

　　目前已商用的AI算法标注模子包罗基于SAM朋分大模子的AI智能朋分、静态道自顺应朋分、动态妨碍物AI预处置、AI交互式标注等数十种，典型从动驾驶数据标注场景平均效率可提拔10-20倍以上。

　　现阶段，无论是深度进修仍是其他机械进修手艺，素质上均依赖于高质量的数据进行驱动，特别正在模子建立取优化环节，对标注数据的依赖性需求更为强烈。正在AI全体工做中，数据处置已占领70%-80%工做量，数据成为决定模子上限的环节。

　　凭仗上述处理方案，曼孚科技已取从动驾驶各垂曲场景客户告竣合做，包罗从机厂（头部从机厂全笼盖）、制车新、一线科技公司、支流算法公司以及世界Tier1厂商等，营业量持续5年连结3倍摆布高速增加，展示出营业层面庞大的成长潜力。

　　东西性方面，平台供给跨越4000+的功能模块，包罗点云AI实景衬着、点云及时配准叠帧、持续帧逃踪标注、平铺视图、自定义python脚本可视化、系统从动校验等，支撑图像（2D、3D、4D、视频）、文本、语音（ASR、TTS）数据的一坐式高效处置。

　　做为国际出名的创重生态办事平台，创业邦正在本年度初次启动关于从动驾驶数据标注榜单的评选，旨正在挖掘这一新兴行业正在新一轮变化中的创生力军。

　　这套方案以MindFlowSEED平台为焦点。做为第三代标注平台，其劣势表现正在东西性取平台性两方面。

　　做为行业领先的AI根本架构取数据智能平台办事商，也是国内最早专注从动驾驶数据标注范畴的企业，曼孚科技已构成了一套成熟的处理方案。

　　从动驾驶手艺所具备的高度立异性取普遍的使用前景，无疑属于新质出产力的典型代表。鞭策从动驾驶使用落地，是扶植交通强国、鞭策财产立异成长的环节驱动力量。

　　能够说，从动驾驶车辆的平安行驶，离不开大量实正在场景标注数据的投喂，特别跟着BEV+Transformer以及端到端等手艺方案的兴起，智驾方案逐步从工程师稠密型转向数据稠密型，数据已成为帮推从动驾驶成长的焦点驱动力。

　　模子的锻炼取调优离不开大量的标注数据。从手艺道理层面来看，算法模子素质上是一个复杂的数学模子，它需要对大量的数据进行深切阐发取进修，从而挖掘出数据中躲藏的内正在模式取纪律。然而，原始数据往往乱七八糟且缺乏明白语义，这对算法模子而言，就像是一堆未经拾掇的拼图碎片，难以间接理解并加以操纵。就需要依托数据标注对这些原始数据进行处置。数据标注不只为数据付与了可识此外语义标签，更为模子的锻炼供给了先验学问，使其可以或许从标注数据中提取模式和特征，高质量的标注数据间接影响到模子的精确性、鲁棒性以及正在分歧场景下的推广使用能力。