自动驾驶数据处理服务商Nomadic于近日完成840万美元融资，该公司依托自研深度学习模型，可将自动驾驶车辆、智能机器人采集的非结构化视频素材转化为标准化、可检索的结构化数据集，解决当前自动驾驶训练过程中海量非结构化数据利用率低、处理成本高的行业共性痛点，本轮资金将主要用于技术研发及商业化拓展。
随着L2+至L4级自动驾驶商业化落地提速，单车每天运营采集的视频、多传感器融合数据量已突破10TB，而其中超过90%的非结构化数据无法直接用于模型训练。据行业统计，全球自动驾驶领域每年在数据清洗、标注环节的投入已超百亿美元，效率瓶颈正成为制约自动驾驶技术迭代速度的核心障碍。
自动驾驶技术迭代的核心基础是高质量训练数据，当前行业主流的数据处理模式仍以“人工标注+少量AI辅助”为主，不仅成本高、交付周期长，也很难应对多模态传感器数据的复杂处理需求。不少自动驾驶企业的服务器中存储了PB级的原始行驶数据，但受限于处理能力，真正能用于模型训练的有效数据不足10%，大量存储资源被浪费。
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