继机器阅读理解打破世界纪录、精准率首次超越人类之后，阿里巴巴再传喜讯：夺道路场景分割任务世界级技术第一，与自动驾驶紧密相关。
在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中，阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一，包括UMM_ROAD（多车道）与UU_ROAD（乡村车道）两项特定场景评测任务，及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是国际公认的最大自动驾驶计算机算法评测数据集。
多样性是KITTI数据集的最大特点，涵盖城市、住宅区、道路、校园、行人等五大场景，采用更适合自动驾驶的BEV视角评价方式，包含众多难度较大的无标识线道路，是自动驾驶技术研发必选的调测平台。
道路场景分割在自动驾驶领域至关重要，主要应用在自动驾驶中的可行驶区域划分、自动驾驶路径规划、高精地图构建以及辅助驾驶的AR导航。
大多数自动驾驶研究机构都能做到对城市道路的大块分割，但对于边缘路面，例如路岩石、车辆沿路停靠等还存在很大识别难度。如何把道路边缘分割的更为精细，是目前的主要攻坚方向。
最终以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD（乡村车道）、UMM_ROAD（多车道）两项特定场景评测任务第一，96.76%的准确率获整个道路场景分割综合评测任务URBAN_ROAD第一。这也是阿里巴巴首次出现在KITTI道路场景分割的排行榜上。
作为一家被电商掩盖光芒的科技公司，阿里巴巴的科研能力正在强势崛起，并尤为强调对基础科学的研究投入。此前曾成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”，计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币，用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。
阿里巴巴长期占据KITTI的车辆检测世界冠军，近日还获得行人检测项目第一，在计算机视觉国际顶级期刊和会议TIP、ACM MM等发表多篇论文，与世界分享中国技术。
阿里巴巴正在成为全球顶尖科技人才回流的第一站。去年6月，计算机视觉顶级科学家任小枫加入阿里，随后世界级量子科学家施尧耘、声学专家冯津伟等相继加盟，在阿里的丰富场景下探索人类的领先技术。
