《中商產(chǎn)業(yè)研究院》的一份報告預(yù)測，2025年，中國自動駕駛市場規(guī)模將接近4500億元，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，需要海量、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和標(biāo)注，才能成為機器可識別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)，無疑是AI時代的新基建行業(yè)。

感知、決策、執(zhí)行，是自動駕駛的核心技術(shù)體系，其中，數(shù)據(jù)標(biāo)注在車身感知、環(huán)境感知都扮演了重要角色。IDC預(yù)計，2025年，中國人工智能數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注服務(wù)市場規(guī)模將達到123.4億元，自動駕駛是需求巨大且增長迅速的一個領(lǐng)域。

進入2025年，自動駕駛標(biāo)注市場迎來變革的契機。

一是AI技術(shù)發(fā)展帶來的自動化升級，可能會讓這個勞動密集型的行業(yè)升級換代，另外，主機廠激增的復(fù)雜需求，也讓那些優(yōu)秀公司更容易實現(xiàn)身位的領(lǐng)先。

2025年，創(chuàng)業(yè)邦首次啟動自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注的榜單評選，旨在挖掘這一新興行業(yè)在這一輪變革中的創(chuàng)新力量。

行業(yè)需要效率變革，AI被給予厚望

2022年，是AI爆發(fā)的元年，也是自動駕駛爆發(fā)的元年。以人工標(biāo)注為主的數(shù)據(jù)標(biāo)注市場，將迎來一次大變革。

推動自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注變革的最直接原因，是車載激光雷達在智能汽車的廣泛應(yīng)用。作為自動駕駛“眼睛”的激光雷達傳感器精度更高，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更大、更復(fù)雜。比如激光雷達生成的是三維點云數(shù)據(jù)，相比二維圖像，點云數(shù)據(jù)更復(fù)雜，標(biāo)注時需要處理空間中的點集。此外，激光雷達的數(shù)據(jù)是連續(xù)性的，需要跨幀標(biāo)注，種種原因，使得自動駕駛場景數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求量呈幾何倍增長。

與此同時，自動駕駛的端到端技術(shù)革命正在掀起。無論是蔚小理等造車新勢力，還是大眾等傳統(tǒng)車企，亦或是華為，都在逐步引進端到端技術(shù)，將自動駕駛的規(guī)則導(dǎo)向徹底轉(zhuǎn)變成了數(shù)據(jù)導(dǎo)向。

以特斯拉FSD 為例，特斯拉 FSD每天從車隊中收集的數(shù)據(jù)量高達 PB 級（1PB = 1024TB）。數(shù)據(jù)處理成為自動駕駛流程中的重中之重。特斯拉前AI高級總監(jiān)Andrej Karpathy 曾表示，特斯拉自動駕駛部門將3/4的精力用在采集、清洗、分類、標(biāo)注高質(zhì)量的數(shù)據(jù)上面，只有1/4的用于算法探索和模型創(chuàng)建。

特斯拉在2023年將 FSD 代碼量削減99%，讓大模型更加依賴大數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”。但大模型本身存在難以解釋的“黑盒效應(yīng)”。因此，只能投喂更多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，來盡可能修正錯誤與幻覺。

這對數(shù)據(jù)集的量級和傳感模態(tài)都提出擴充需求。大量數(shù)據(jù)的需求，成為了數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)變革的催化劑，原先“人海戰(zhàn)術(shù)”式的數(shù)據(jù)標(biāo)注難以應(yīng)對這樣的規(guī)模。

AI預(yù)標(biāo)注的介入，成為數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)開始形成人機協(xié)同的智能化標(biāo)注平臺，行業(yè)內(nèi)也開始進行自動化標(biāo)注的探索。

盡管行業(yè)內(nèi)對自動標(biāo)注概念的意見不一，但在自動駕駛爆發(fā)元年的2022年，各家數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)開始發(fā)力智能平臺的布局。

以曼孚科技為例，曼孚科技推出的第三代 MindFlow SEED（下稱“ SEED 平臺”）通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF（人類反饋強化學(xué)習(xí)）。在RLHF的幫助下，AI能快速掌握了人類經(jīng)驗。基于深度學(xué)習(xí)與計算機視覺構(gòu)建大模型，曼孚科技可實現(xiàn)復(fù)雜場景下數(shù)據(jù)的高效處理與全自動化標(biāo)注。

基于積累的海量數(shù)據(jù)與標(biāo)注經(jīng)驗，曼孚科技綜合運用業(yè)界領(lǐng)先的模型結(jié)構(gòu)，形成一套從數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法推斷到結(jié)果精修的完整算法鏈路，匹配不同應(yīng)用場景。其中，典型場景效率可提升10倍以上，精準(zhǔn)度達到99.99%以上。

強者恒強，飛輪效應(yīng)加劇格局調(diào)整

當(dāng)前，汽車市場競爭激烈，主機廠大力推動智能駕駛技術(shù)的普及應(yīng)用，讓更多消費者能以更低的成本享受到智能駕駛功能。因此，自動駕駛業(yè)務(wù)有幾大特點。

一個體量大， 一些大廠在大力推動自動駕駛的普及化，因此需求體量很大；第二，主機廠競爭激烈，要求在極短的周期交付；另外，主機廠多短平快的項目越來越多。這對數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)的交付能力提出更高的需求，交付時間甚至達到小時級別。

需求端的變化，也推動自動標(biāo)注市場格局進入快速調(diào)整期。

為了滿足主機廠的需求，除了AI賦能生產(chǎn)工具的基礎(chǔ)之外，數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)在各個維度上都努力嘗試優(yōu)化和設(shè)計，進一步提升效率。

比如曼孚科技，公司強化了 RPA（機器人流程自動化）在 AI 落地中的作用。在配備 RPA 技術(shù)后，SEED 平臺可以根據(jù)預(yù)設(shè)的腳本與用戶系統(tǒng)交互，接管那些原本需要人工完成的任務(wù)，從而實現(xiàn)部分流程的自動化，提高效率。

RPA通過讀取標(biāo)注員操作日志，讓 AI 能夠找出其重復(fù)人工環(huán)節(jié)，讓RPA取代人工標(biāo)注。同時，曼孚科技的RPA+AI技術(shù)，可以根據(jù)人類標(biāo)注員的具體能力，自動匹配相適應(yīng)的標(biāo)注任務(wù)，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)關(guān)系，讓業(yè)務(wù)邊界不受限制，大大提高了交付時間。

在自動駕駛這個高度垂直化的場景中，對場景堅持深耕，是數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的基本功，只有這樣，才能完成主機廠的定制化數(shù)據(jù)處理需求。當(dāng)前，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，每家公司的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)也很不相同。主機廠客戶在涉及多個細分項目時，往往傾向選擇一家能數(shù)據(jù)復(fù)用的標(biāo)注公司，避免數(shù)據(jù)遷移導(dǎo)致的成本和效率問題。

這對數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的數(shù)據(jù)中臺提出了更高要求，只有打通數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的全生命周期，才能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)用。

為了滿足主機廠需求，覆蓋數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的全生命周期，曼孚科技打造了集存儲、處理、導(dǎo)入導(dǎo)出于一體的數(shù)據(jù)管理平臺：通過 SDK 打通數(shù)據(jù)采集平臺、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺、模型訓(xùn)練平臺和生產(chǎn)運營系統(tǒng)等多種外部平臺。其中，SDK能將標(biāo)注能力模塊化，幫助企業(yè)快速構(gòu)建或增強標(biāo)注流程，相當(dāng)于搭建了一條跨平臺的數(shù)據(jù)高速公路。

有了數(shù)據(jù)管理平臺，數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)也能接入外部的數(shù)據(jù)交易核心平臺模塊，深入布局數(shù)據(jù)交易上下游產(chǎn)業(yè)鏈，連接供給端與需求端。這種方式，把主機廠變成數(shù)據(jù)資源供給方，進一步豐富了數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)的數(shù)據(jù)集，形成飛輪效應(yīng)，進一步筑高標(biāo)注企業(yè)的競爭壁壘。

從戰(zhàn)略到技術(shù)落地的一站式數(shù)據(jù)解決方案，讓曼孚科技與數(shù)百家企業(yè)達成深度合作，其中包括世界頂級Tier1廠商、造車新勢力，以及傳統(tǒng)汽車主機廠商等。

超大賽道 有望誕生標(biāo)注行業(yè)獨角獸

《2025自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)TOP10》榜單評選，由投資機構(gòu)的專業(yè)人士擔(dān)任評委，評選對象，是市場上活躍的自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)。評選維度主要包括技術(shù)能力、標(biāo)注質(zhì)量、資本價值和企業(yè)規(guī)模及影響力四項內(nèi)容。

綜合本次榜單評選的結(jié)果，10家上榜企業(yè)在技術(shù)能力這一項的評分上，明顯領(lǐng)先非入榜企業(yè)，這也從側(cè)面說明，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)當(dāng)前已轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)主導(dǎo)的行業(yè)。

資本價值也是本次榜單關(guān)注的重點。本次上榜的10家企業(yè)中，4家企業(yè)獲得5輪以上融資，融資輪次涵蓋了天使、A、B、C各個輪次，這也說明，這個行業(yè)還在市場爆發(fā)期。

而且，標(biāo)注行業(yè)的獨角獸，極有可能在自動駕駛行業(yè)誕生。

美國數(shù)據(jù)標(biāo)注獨角獸企業(yè)Scale AI最新估值達138億美元，追溯其發(fā)展歷程可以看到，Scale AI的第一個風(fēng)口，就是自動駕駛。因此，國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的獨角獸企業(yè)，很有可能在自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注賽道誕生。

工信部的一份數(shù)據(jù)顯示，2024年國內(nèi)L2級自動駕駛新車滲透率已達50%。而隨著高階自動駕駛技術(shù)落地，L3+滲透率也迎來提速之時。Canalys 預(yù)計，到2025年，L3輔助駕駛市場滲透率有望達到4.6%。

據(jù)英特爾的統(tǒng)計，一輛L3+級自動駕駛汽車，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)高達 4000GB 。

面對即將爆發(fā)的L3+市場，海量數(shù)據(jù)需要經(jīng)過篩選、清洗、標(biāo)注，自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注仍有極大的增量空間。根據(jù)公開信息，國內(nèi)幾家相對成熟的數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)，在2022年實現(xiàn)了200% 以上的業(yè)務(wù)增速，且自動駕駛業(yè)務(wù)占比逐年上升。

自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注不僅應(yīng)用于乘用車領(lǐng)域，還可擴展到物流、農(nóng)業(yè)、礦業(yè)和航空等多個領(lǐng)域。這是一個有著廣闊前景的市場，AI的發(fā)展將加速行業(yè)的發(fā)展進程，也許，下一個巨無霸會在不遠的將來誕生。