受益L3+滲透率提升汽車智能化下一站自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注

1、目錄1、數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)概覽1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注1.2 AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)1.3數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)2、自動駕駛2.1 自動駕駛分類2.2 L2級滲透率2.3 激光雷達(dá)2.4 L3+自動駕駛2.5 更高的數(shù)據(jù)要求3、數(shù)據(jù)標(biāo)注市場現(xiàn)狀、門檻3.1 模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更多3.2 行業(yè)門檻提升5、風(fēng)險提示4、自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)公司4.1 四維圖新4.2 海天瑞聲4.3 Scale AI4數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)概覽： 定義、背景與現(xiàn)狀1資料來源：Appen官網(wǎng)、海天瑞聲招股說明書、天風(fēng)證券研究所1.1、 數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)注是向訓(xùn)練數(shù)據(jù)集添加元數(shù)據(jù)的過程。這種元數(shù)據(jù)通常采用標(biāo)簽的形式，可以添加到任

2、何類型的數(shù)據(jù)中， 包括文本、圖像和視頻。添加高質(zhì)量和高精準(zhǔn)的標(biāo)簽是為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的一個關(guān)鍵過程。人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可缺少的階段，因?yàn)楸O(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)識別標(biāo)注數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn) 的模式。當(dāng)一個算法處理了大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)后，算法可以在新的、未標(biāo)記數(shù)據(jù)出現(xiàn)時識別相同的模式。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要使用清洗過后的標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。圖：訓(xùn)練數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程1.2、 AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)快速增長根據(jù)IDC發(fā)布的報告，到2025年，中國人工智能數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)市場規(guī)模將達(dá)到123.4億元人民幣。市場的發(fā)展驅(qū) 動力一方面來源于人工智能市場的迅猛發(fā)展，另

3、一方面來源于行業(yè)用戶加大數(shù)據(jù)采集力度。自動駕駛領(lǐng)域發(fā)展需要海量數(shù)據(jù)支撐，也促進(jìn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場的發(fā)展。自動駕駛感知技術(shù)是自動駕駛的核心技術(shù)之一，訓(xùn)練自動駕駛感知模型需要使用大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)中與自 動駕駛相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)注也因此得到快速發(fā)展。圖：中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模預(yù)測，2022-2025圖：AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場分行業(yè)占比，202035.00%20.00%20.00%15.00%10.00%自動駕駛AI技術(shù)提供商和智能安防互聯(lián)網(wǎng)智能終端金融、醫(yī)療等其他行業(yè)資料來源：IDC資料來源：IDC1.3、 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)行業(yè)圖譜8自動駕駛：分類、技術(shù)與數(shù)據(jù) 需求2資料來源：NHTSA、S

4、AE2.1、 自動駕駛分類圖：自動駕駛發(fā)展階段自動駕駛的六個階段由于絕對的無人駕駛/自動駕駛在實(shí)現(xiàn)路徑上無法在短期達(dá)到最終形態(tài)，根據(jù)美國 NHTSA 和 SAE 協(xié)會標(biāo)準(zhǔn)，自動駕駛根據(jù)其自動化程度的不同分為了“L0-L5”6個等級。目前乘用車的自動駕駛呈現(xiàn)形式以駕駛輔助功能為主。具有明確的運(yùn)行設(shè)計域。Level 1駕駛支持Level 2部分自動化Level 3有條件自動駕 駛Level 4高度自動駕駛Level 5完全自動駕駛Level 0無自動化由人類駕駛者全 權(quán)駕駛汽車，在 行駛過程中可以 得到警告。前方碰撞警告車道偏離警告系統(tǒng)通過加速/ 制動或轉(zhuǎn)向提供 持續(xù)輔助，同時 駕駛員保持完全 參

5、與和專注。自適應(yīng)巡航車道保持輔助系統(tǒng)在加速/制 動和轉(zhuǎn)向方面提 供持續(xù)的幫助， 同時駕駛員保持完全投入和專注。自適應(yīng)巡航碰撞預(yù)警緊急制動由無人駕駛系統(tǒng) 完成所有的駕駛 操作，根據(jù)系統(tǒng) 要求，人類提供 適當(dāng)?shù)膽?yīng)答。由無人駕駛系統(tǒng) 完成所有的駕駛 操作根據(jù)系統(tǒng)要 求，人類不一定 提供所有的應(yīng)答。 限定道路和環(huán)境 條件由無人駕駛系統(tǒng) 完成所有的駕駛 操作，在某種可 能的情況下人類 可以接管，不限 定道路和環(huán)境條 件資料來源：IDC、天風(fēng)證券研究所整理2.2、 L2級滲透率7.50%13.00% 16.00% 21.50%5.00%0.00%10.00%15.00%20.00%L2級自動駕駛滲透率穩(wěn)步

6、上升，市場向L3+發(fā)展目前在乘用車市場上實(shí)現(xiàn)落地的自動駕駛技術(shù)處于L2級水平，市場滲透率正穩(wěn)步提升。實(shí)現(xiàn)的功能包括縱向的全 速自適應(yīng)巡航、橫向的車道保持、低速場景的自動泊車等。根據(jù)IDC發(fā)布了中國自動駕駛汽車市場數(shù)據(jù)追蹤報告，2022年第一季度L2級自動駕駛在乘用車市場的新車 滲透率達(dá)23.2%，整個市場處于L2向L3+級別發(fā)展的階段。隨著激光雷達(dá)的鋪貨和成本的降低或?qū)⒓铀貺3+的落地。圖：2021Q1-2022Q1 中國L2級自動駕駛乘用車滲透率25.00%23.20%2021Q12021Q22021Q32021Q42022Q1資料來源：艾瑞咨詢、天風(fēng)證券研究所整理2.3、 激光雷達(dá)4616

7、024837254755.10%50.20%47.00%0.420.440.460.480.50.520.540.56010020030040050060020212022E2025E2023E市場規(guī)模（千萬元）2024E同比增長率（%）激光雷達(dá)放量，市場增速高主機(jī)廠對激光雷達(dá)功能開發(fā)的深入及激光雷達(dá)成本的降低，激光雷達(dá)搭載車型數(shù)量將在短時間內(nèi)保持較高增速。Robotaxi在政府及下游企業(yè)的共同推動下持續(xù)發(fā)展新的城市，測試及運(yùn)營車隊(duì)數(shù)量或?qū)⒈３址€(wěn)定增長。根據(jù)艾 瑞咨詢的報告，車載激光雷達(dá)市場有望自2021年4.6億元增長至2025年54.7億元，實(shí)現(xiàn)85.8%的年復(fù)合增長率。圖：中國激光雷達(dá)市

8、場規(guī)模資料來源：智駕網(wǎng)、新工業(yè)洞察、天風(fēng)證券研究所2.3、 激光雷達(dá)表：搭載激光雷達(dá)的車輛激光雷達(dá)廠商型號搭載車型預(yù)計量產(chǎn)時間Valeo（法雷奧）SCALA GEN2奔馳S級轎車2022SCALA GEN1本田L(fēng)egend Hybird EX2022大陸HFL 110（Flash）豐田Mirai2022IeboNEXT（Flash）長城Wey摩卡2022InnovizInnoviz One寶馬iX2022VelodyneVelarray H800福特Otosan未知AevaAeries（FMCW）奧迪e-tron2023大眾ID BUZZ2023LuminarIris沃爾沃XC902022上汽

9、非凡R72022極星極星32022Innovusion（圖達(dá)通）獵鷹蔚來ET52022ET72022速騰聚創(chuàng)（Robosense）M1廣汽埃安AION LX PLUS2022智己汽車L72022小鵬G92022威馬M72022LucidAir2021路特斯Type 1322022禾賽AT128理想X012022集度未知2023高合HiPhi Z2022Livox（大疆）Livox 浩界 HAP小鵬P52021華為華為96線長城機(jī)甲龍2022北汽極狐阿爾法S全新HI版2021長安阿維塔E112022哪吒哪吒S2022資料來源：IDC、海天瑞聲官網(wǎng)、易颯科技官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所2.4、 L3+自動

10、駕駛激光雷達(dá)推動L3+自動駕駛落地L3+級別自動駕駛對于車身周圍環(huán)境信息感知要求將明顯提高，對于除了特斯拉以外的大部分主流車廠，搭載激光雷達(dá)的配置方案是其共同選擇；而隨著激光雷達(dá)成本的降低以及鋪貨或?qū)⒓铀貺3+級自動駕駛的落地。圖：海天瑞聲3D點(diǎn)云標(biāo)注圖：2020-2024，L3+級自動駕駛汽車出貨量預(yù)測及增速（千輛/%）3284196476863162.50%133.33%142.86%80.00%20.00%40.00%60.00%1.30%80.00%100.00%120.00%140.00%160.00%180.00%1000900800700600500400300200100020

11、20202120222024L3-L5級自動駕駛2023YOY2.5、 更高的數(shù)據(jù)要求L3+級別要求海量且更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)L3級別以上的自動駕駛系統(tǒng)主要由感知、定位、預(yù)測、決策和控制五部分構(gòu)成，每部分均不可或缺。其對于計算 機(jī)視覺技術(shù)的需求依賴度較高，系統(tǒng)需要對傳感器采集的點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理，構(gòu)建車輛行駛環(huán)境，為預(yù) 測和決策做依據(jù)，這對算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時性考驗(yàn)極大。目前自動駕駛視覺技術(shù)主要以有監(jiān)督深度學(xué)方式為主，是基于已知變量和因變量推導(dǎo)函數(shù)關(guān)系的算法模型，需要 大量標(biāo)注數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)。根據(jù)英特爾推算,在全自動駕駛時代,每輛汽車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將高達(dá) 4000GB。自動駕駛相關(guān)的

12、數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)有望迎來新一輪的漲幅。圖：自動駕駛汽車資料來源：曼孚科技官網(wǎng)、艾肯家電網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所15數(shù)據(jù)標(biāo)注市場現(xiàn)狀、 門檻3資料來源：海天瑞聲招股說明書、Dimensional Research3.1、模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更多越來越多AI企業(yè)選擇外包服務(wù)根據(jù) Dimensional Research 的全球調(diào)研報告，72%的受訪者認(rèn)為至少使用超過 10 萬條訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn) 練，才能保證模型有效性和可靠性，96%的受訪者在訓(xùn)練模型的過程中遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、數(shù)量不足、數(shù)據(jù) 標(biāo)注人員不足等難題。為應(yīng)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)所帶來的多方面挑戰(zhàn)，AI 企業(yè)開始從第三方購買原料數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練數(shù)據(jù)生產(chǎn)和數(shù)據(jù)

13、專家咨詢 等服務(wù)，調(diào)研結(jié)果指出，外包服務(wù)能夠有效加快算法模型落地應(yīng)用的速度。圖：訓(xùn)練需求數(shù)據(jù)量（條）10%19%43%28%1000萬100萬-1000萬10萬-100萬10萬66%51%50%28%27%4%0%10%20%30%40%50%60%70%數(shù)據(jù)偏差或錯誤數(shù)據(jù)量不足數(shù)據(jù)不可直接使用缺少標(biāo)注團(tuán)隊(duì)缺少標(biāo)注工具未曾遇到問題圖：受訪者遇到的與數(shù)據(jù)相關(guān)的問題及比例資料來源：Appen官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所3.2、 行業(yè)門檻提升挑戰(zhàn)。3D標(biāo)注難度加大，門檻提高自動駕駛領(lǐng)域感知場景，要處理的數(shù)據(jù)類型包括2D圖像數(shù)據(jù)和3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)。2D圖像數(shù)據(jù)，通過攝像頭進(jìn)行采集，主要用于算法做2D目標(biāo)檢測、2D

14、語義分割以及目標(biāo)跟蹤，涉及到的數(shù)據(jù)標(biāo) 注包含：點(diǎn)標(biāo)注、線標(biāo)注、框標(biāo)注、語義分割.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過激光雷達(dá)（LiDAR）進(jìn)行采集，主要用于算法做3D目標(biāo)檢測、3D語義分割以及3D目標(biāo)跟蹤， 由于近年來激光雷達(dá)成本降低，3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的量級呈現(xiàn)爆發(fā)性增加，涉及到的數(shù)據(jù)標(biāo)注包含：3D點(diǎn)云框標(biāo)注、 2/3D融合標(biāo)注、3D點(diǎn)云語義分割。L3級別以上自動駕駛需要大量的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)支撐，3D點(diǎn)云標(biāo)注不僅要求對激光雷達(dá)回傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理分 析，大量的彎道車道線、日積月累的消耗和損壞等，帶來的形狀和反射率失真問題，也為識別準(zhǔn)確率帶來極大的圖：2D圖像標(biāo)注工具圖：3D點(diǎn)云標(biāo)注工具資料來源：IBM、云巴巴、天風(fēng)

15、證券研究所3.2、 行業(yè)門檻提升市場供不應(yīng)求行業(yè)從人到人機(jī)標(biāo)注：對數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注。這就為模型提供了高質(zhì)量（和大量）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué) 會根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出決策。不同于人工標(biāo)注，人機(jī)協(xié)同標(biāo)注在提升效率的同時能夠節(jié)省成本。圖：人機(jī)協(xié)同標(biāo)注流程19自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注 相關(guān)公司4資料來源：四維圖新官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.1、 四維圖新公司簡介四維圖新成立于2002年，并發(fā)布商業(yè)化車載導(dǎo)航電子地圖。目前公司服務(wù)已覆蓋導(dǎo)航地圖、導(dǎo)航軟件、動態(tài)交 通信息、位置大數(shù)據(jù)、以及乘用車和商用車定制化車聯(lián)網(wǎng)解決方案等領(lǐng)域。公司致力于以高精度地圖、高精度定位、云服務(wù)平臺、以及應(yīng)用于ADAS和自動駕駛的車規(guī)級芯片等

16、核心業(yè)務(wù)， 打造“智能汽車大腦”，賦能智慧出行。圖：四維圖新公司戰(zhàn)略資料來源：四維圖新官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.1、 四維圖新公司已研發(fā)多項(xiàng)自動駕駛相關(guān)技術(shù)在自動駕駛地圖更新及應(yīng)用開發(fā)項(xiàng)目上，四維圖新將依托自有專業(yè)采集+眾包+車廠合作伙伴數(shù)據(jù)合作的模式， 依托AI能力和制圖工具鏈于云端和終端自動化成圖，整合普通導(dǎo)航地圖和高精度地圖形成OneMap一體化地圖應(yīng) 用，打造開放地圖生態(tài)，以高品質(zhì)、高鮮度、低成本、可交付的地圖產(chǎn)品，服務(wù)、拓展自動駕駛應(yīng)用場景。圖：公司自動駕駛業(yè)務(wù)資料來源：巨潮資訊、天風(fēng)證券研究所4.1、 四維圖新公司業(yè)績情況四維圖新2018-2021年，營業(yè)收入分別為21.34、23.

17、10、21.48和30.60億元，19-21年同比增長分別為8.25%、-7.02%及42.48%。歸母凈利潤分別為4.79、3.39、-3.09和1.22億元， 19-21年同比增長分別為-29.20%，-191.25%和 139.45%。圖：2018-2021，四維圖新營業(yè)收入圖：2018-2021，四維圖新歸母凈利潤230,974.26213,365.91214,765.568.2-7.05%2%350,000.0050.00%60,000.00200.00%300,000.00306,003.1742.48%40.00%50,000.0040,000.00 47,907.07150.0

18、0%139.45%33,918.46100.00%250,000.0030.00%30,000.0050.00%200,000.0020,000.0012,208.640.00%20.00%10,000.00-29.20%150,000.000.00-50.00%100,000.0010.00%-10,000.002018201920202021-100.00%50,000.000.00%-20,000.00-150.00%-30,000.00-191.25%-200.00%0.00201820192020-10.00%2021-40,000.00 -30,949.77 -250.00%營業(yè)收

19、入（萬元）YOY歸母凈利潤（萬元）YOY資料來源：海天瑞聲官網(wǎng)、海天招股說明書、每經(jīng)網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.2、 海天瑞聲公司簡介海天瑞聲成立于2005年，致力于為 AI 產(chǎn)業(yè)鏈上的各類機(jī)構(gòu)提供 AI算法模型開發(fā)訓(xùn)練所需的專業(yè)數(shù)據(jù)集。公司所提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋智能語音（語音識別、語音合成等）、計算機(jī)視覺、自然語言等多個 AI 核心領(lǐng)域， 全面服務(wù)于人機(jī)交互、智能駕駛、智慧城市等多種創(chuàng)新應(yīng)用場景。公司的智能駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)已覆蓋多家頭部傳統(tǒng)企業(yè)、新勢力車企、以及自動駕駛技術(shù)公司。圖：海天瑞聲產(chǎn)品服務(wù)矩陣圖：公司部分客戶資料來源：環(huán)球網(wǎng)、機(jī)器之心官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.2、 海天瑞聲自動駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)

20、注技術(shù)已基本覆蓋公司在自動駕駛領(lǐng)域進(jìn)行了大量研發(fā)投入，建立了車載環(huán)境采集麥克風(fēng)陣列、3D點(diǎn)云標(biāo)注、2D&3D聯(lián)合標(biāo)注平 臺/工具研發(fā)團(tuán)隊(duì)等，并開始建立專門針對智能駕駛數(shù)據(jù)集的算法團(tuán)隊(duì)，同時積累自有知識產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品。圖：海天瑞聲3D點(diǎn)云標(biāo)注平臺資料來源：巨潮資訊、海天瑞聲招股說明書、2021年報、天風(fēng)證券研究所4.2、 海天瑞聲公司業(yè)績情況海天瑞聲2018-2021年，營業(yè)收入分別為1.93、2.38、2.33和2.06億元， 19-21年同比增長分別為23.31%、-1.76%及-11.53%；歸母凈利潤分別為0.67、0.82、0.82和0.32億元， 19-21年同比增長分別為21.5

21、3%， 0.61%和-61.49%。2020及2021年?duì)I業(yè)收入及歸母凈利潤同比增長為負(fù)，主要由于受新冠疫情影響境外業(yè)務(wù)展開緩慢及數(shù)據(jù)采買及收集受到影響。圖：2018-2021，海天瑞聲營業(yè)收入圖：2018-2021，海天瑞聲歸母凈利潤6713.070.61%3160.54-61.425,000.0023,755.8123,337.4030.00%9,000.008158.688208.130.00%20,000.0019,265.7723.31%20,647.6525.00%20.00%8,000.007,000.0021.53%20.00%10.00%15.00%6,000.000.00%

22、15,000.0010.00%5,000.00-10.00%10,000.005.00%4,000.00-20.00%-30.00%-1.76%0.00%3,000.00-40.00%5,000.00-5.00%2,000.00-50.00%0.002018-11.53%-10.00%-15.00%2019202020211,000.000.0020182019202020219%-60.00%-70.00%營業(yè)收入（萬元）YOY歸母凈利潤（萬元）YOY資料來源：Scale AI 官網(wǎng)、CSDN、Rasion Asset Management官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.3、 Scale AI公司簡

23、介Scale AI 成立于2016年，是一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司，致力于通過提供以數(shù)據(jù)為中心的可組合平臺來管理整個機(jī) 器學(xué)習(xí)生命周期，從而加速人工智能的發(fā)展。Scale AI 將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與人工相結(jié)合，為人工智能應(yīng)用奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)，并為各行各業(yè)的客戶提供服務(wù)， 包括Otto和豐田等汽車公司；Brex和Square等金融科技公司；Pinterest等電子商務(wù)企業(yè);運(yùn)輸和物流公司，如 Flexport；以及美國政府機(jī)構(gòu)，如國防部。圖：Scale AI 部分客戶資料來源：Scale AI 官網(wǎng)、Venture Beat、Raision Asset Management官網(wǎng)、天風(fēng)證券研究所4.3、 Scale AI總?cè)谫Y額達(dá)6.02億美元，估值達(dá)73億美元2021年4月，公司進(jìn)行了E輪融資，總金額在3.25億美元，截至2021年，公司總募集金額超過6.02億美元。截至2021年4