智能駕駛、智慧出行等話題更是在人工智能熱潮下被熱議，人工智能正在為我們驅動一種全新的出行方式，智能駕駛在未來城市交通中扮演越來越重要的出行角色。
麥肯錫未來出行中心數據顯示，至2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。數據堂目前已經為全球知名汽車品牌寶馬、上汽、吉利汽車、Honda、TOYOTA、日產NISSAN，自動駕駛科技巨頭Veoneer、百度Apollo、 Mobileye、馭勢科技、英偉達Drive PX等提供智能駕駛數據解決方案。
智能駕駛技術真正做到商業化落地，需要不斷提高智能駕駛算法的安全性。數據堂的目標是通過深入理解智能駕駛場景，不斷豐富相關數據的多樣性、提高數據準確率，為未來數千億美元的智能駕駛市場提供數據支持。
智能駕駛行業，根據應用場景的不同，目前較熱門的領域主要集中在駕駛與泊車。
數據堂緊跟人工智能數據需求趨勢，通過一系列擁有完整版權及授權的基礎數據產品，可快速提升客戶端產品模型準確性，能夠有效提高數據服務的時效性并降低客戶的數據使用成本，提高數據的利用效率。現階段數據堂自主研發的數據集產品已達到2000TB，45000套數據，包含大量高質量的智能駕駛圖像數據。
除了自有版權數據集產品 ，數據堂針對企業的個性化數據需求，還可提供定制數服務。數據堂通過數加加云端數據工廠提供高質量的數據采集和數據標注服務。數加加云端數據工廠是數據堂旗下集任務查找、領取、執行、驗收、結算，任務教學，個人收賬以及提現等功能于一身的眾包平臺。數加加眾包平臺擁有成熟的眾包分發模式，專業的服務團隊，平臺用戶已覆蓋30多個國家和地區，能夠滿足大規模、多類型、定制化數據的精準匹配及樣本采集和標注需求。基于對AI數據采集標準和加工處理技術的掌握和了解，數據堂在利用旗下 “數加加”眾包平臺進行數據采集和標注的同時，也通過外包商實現一部分采集和標注任務。通過外包與眾包有效結合的方式，提供滿足各類需求的AI數據服務。
