專註自動駕駛數據服務,愷望數據成立僅半年獲千萬級天使輪戰略融資

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作者 | 李安琪

編輯 | 蘇建勛

36氪獲悉,近日「愷望數據」獲得了千萬元級天使輪融資,本輪融資由辰韜資本、三一集團和溪山天使匯投資。據悉,本輪融資主要用於團隊建設與技術研發,搭建規模化自動駕駛數據服務平台。

愷望數據成立於2022年2月,是一家為車企與自動駕駛公司提供一站式數據解決方案的公司。針對數據供給不穩定、流程繁雜、工具低效等痛點,愷望致力於讓數據生產線從手工作坊向標準化、規模化和自動化轉變,提升自動駕駛數據生產效率,保持產能穩定並降低成本,加速自動駕駛落地。

愷望數據創始人於旭碩士畢業於法國昂熱大學,是字節跳動、Momenta、Uber等企業數據生產及運營體系的第一搭建者,擁有多段從零到一的大數據平台搭建經驗。團隊成員來自字節跳動、阿里巴巴、Uber、Momenta、梅賽德斯-奔馳等公司。

近年來,隨着汽車智能化、智能駕駛的發展,汽車的傳感器種類與數量越來越多,包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等;同時傳感器硬件結構、參數變化增多、車輛駕駛的場景複雜度增加、軟件OTA速度加快等,這些都對數據的質量、時效性要求越來越高。

以標註數據為例,數據標註本質上是通過2D圖像視頻和3D激光點雲中的物體標註,教會自動駕駛系統識別道路環境和交通參與者。過往,自動駕駛感知算法大多隻覆蓋了十幾類數據,但當下數據標註類型激增到了五十多類,就連特斯拉此前也建立了上千人的數據標註團隊。

愷望數據創始人兼CEO於旭告訴36氪,今年自動駕駛數據的處理需求量處於暴增狀態,但當下行業的數據標註處理基本還屬於一個密集型勞動作業,大多生產流程都是包工頭式的項目分包模式,存在着諸多痛點。

最為典型的就是,數據標註服務團隊缺少自動駕駛技術背景,很難理解算法背後的數據需求規則。於旭舉了一個例子,某車企對自動駕駛數據的標註規則長達200頁,但數據服務公司很難在短時間內完全消化這麼多內容。往往是一知半解地標註,然後讓車企指出哪裡不對,才能正確理解標註的規則。一來一回間,大大提升了數據的處理周期。

關鍵在於,這種需求規則並非一成不變。當車企的算法發生變化,標註的規則也會發生相應改變,尤其是在智能駕駛軟件快速OTA升級的當下。

當規則需求發生變化,且出現數據處理需求波峰時,小型的數據服務團隊在篩選及溝通環節更是無法應對。以某智駕研發公司為例,其算法團隊有近百人,但對應的數據服務團隊僅2人,當算法設計出現較大變化時,根本無法及時應對激增的數據需求,只能在一天時間內拼湊出一份模糊不清的需求說明書。

行業的痛點,成了愷望選擇的切入點。以上述車企的需求為例,於旭告訴36氪,得益於團隊的自動駕駛技術理解與運營管理背景,兩周內就消化了車企200頁的內容,並將文檔濃縮成5頁精華,大大減少了數據標註執行層的理解負擔。

專註自動駕駛數據服務,愷望數據成立僅半年獲千萬級天使輪戰略融資

圖源:愷望數據

據於旭介紹,愷望數據主要做了兩件事:一是集結低成本人力和預標註技術的數據服務平台,以半人工、半自助的模式規模化生產數據;另一方面,則是提供一站式的數據閉環服務解決方案,在追求全自動的過程中提供全鏈條服務,更好地滿足終端客戶的數據閉環應用需求。

簡而言之,成為車企/自動駕駛公司與數據標註服務團隊、標註執行人員多方之間的平台型橋樑。

針對這個平台,愷望從供給資源、生產流程、生產工具三個數據生產核心要素總結了三個特點:

第一,打造一個多方共用的海量數據標註平台,構建低門檻參與的生態體系,形成規模又靈活的產能,滿足彈性較大的人力需求;對於傳統標註公司而言,試錯成本變低;對於車企/自動駕駛公司而言,也能夠有充足人力資源來對抗數據的波峰波谷。

但隨之而來的一個問題是,每個企業的自動駕駛標註規則、語言不盡相同,愷望如何滿足不同客戶的需求?因此愷望平台的第二個特點是,將平台功能進行原子化拆解,靈活的功能模塊可以滿足不同用戶的需求,以縮短項目周期。

於旭表示,雖然每家的算法和階段會有不同,但是數據這一層是有較大的通用性的,因為要標註的核心元素都一樣的,只是標註方法有所區別,而愷望會把某個元素進行原子化拆解。比如標註一輛車,愷望可以分解成車本���、朝向、定位等多種信息。通過儘可能細分屬性,這樣面對車企的每一個選擇都能提供標準參考。

第三則是藉助以數據驅動的自動化標註技術,致力於將平台打磨成真正的自動化工具,提升數據生產的效率。

愷望表示,在平台的自動分化機制下,平台可以合理將任務分給最合適的供應商、實現標註鏈最短路徑、系統可自動判斷需求合理性、成本及ROI等,進而將標註成本降低到1/10,算法預標註成本優化為原來的30%-80%。預計今年10月,愷望會推出這個數據標註SaaS平台。

目前,愷望已與戰略投資方三一集團在自動駕駛領域開展數據合作,其他客戶包括集度汽車、字節跳動、億咖通、元戎啟行、地平線、寒武紀、中交興路、曠視及商湯等。

媒體報道

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