AI数据服务作为人工智能和机器学习的基础，在自动驾驶领域中有着重要地位。与其他人工智能应用场景相比，自动驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，就需要运用大量场景化高质量AI数据做支撑。标贝科技深耕AI数据服务领域多年，在自动驾驶数据采集标注领域中有着多个成功案例，在自动驾驶场景中，数据采集和标注分别有着以下落地应用：
数据采集在自动驾驶领域的应用
应用在自动驾驶领域的数据采集是指通过各种传感器和设备，对自动驾驶车辆的行驶过程进行数据记录和采集的过程。这些数据可以包括车辆位置、速度、加速度、方向盘转角、刹车和加速踏板输入、传感器读数（如摄像头、雷达、激光雷达等）、车辆状态信息等。
自动驾驶数据采集的目的是为了对车辆的行驶过程进行分析和评估，以提高自动驾驶系统的性能和安全性。通过采集大量的实际行驶数据，可以对各种驾驶场景和情况进行模拟和测试，以验证自动驾驶系统的可靠性和适应性。
数据采集是自动驾驶技术发展中非常重要的一环，通过采集和分析大量的实际行驶数据，可以不断改进和优化自动驾驶系统，提高其性能和安全性。
数据标注在自动驾驶领域的应用
应用于自动驾驶领域的数据标注主要包括4D-BEV、3D点云标注、2D&3D融合标注、2D图片标注四种主要的标注方式，他们对别对应自动驾驶环境中不同的驾驶环境数据标注分析，对图像、视频、激光雷达等多种数据源进行详细且精确的标识，以便训练自动驾驶系统。
1、4D-BEV标注
4D-BEV标注是指在3D空间中以时间作为第四个维度进行标注的过程。通过精准地跟踪和记录动态对象的运动轨迹、姿势变化以及速度等信息，全面理解和分析动态对象在连续的时间序列中的变化，提升自动驾驶系统的感知、决策和控制能力。
当下 4D BEV 感知的挑战主要有两个：其一是如何快速低成本的构建大量高质量的4D-BEV真值数据，用于感知的训练和评价；其二是如何有效利用云端来做大规模的BEV算法的训练、加速、部署、评价等。为了解决这些行业痛点，标贝科技在大模型能力支持下给出了4D-BEV标注方案。
标贝科技4D标注工具针对3D空间+时序维度进行标注，采用了多种传感器融合的方式，可以支持激光雷达、摄像头、毫米波雷达、机位图等多种数据类型，并通过算法将这些数据进行对齐和融合，以提供更准确、更统一的视图。同时借助自动化技术和云端大数据来提升标注的效率和准确度。
2、3D点云标注
3D点云标注是目前市面上做的比较多的一种标注类型，它能让人工智能自动驾驶领域中，准确的环境感知和精确的定位，是自动驾驶汽车在复杂动态环境中能够进行可靠导航，信息决策以及安全驾驶的关键，所以3D点云标注对于自动驾驶智能化和稳定性的提升有着举足轻重的作用。
3D点云标注主要是通过对三维场景扫描及采集2D图片，生产的一种具有维度的点云数据集，包含了三维场景的基本特征，标注员需要通过2D图片的组合，判断标注物在点云集上的位置，进而通过工具进行标注，加上属性判断，生产出计算机可以识别读取的三维信息，让人工智能通过大量学习，掌握对于运动轨迹、运动场景等情况的预判断等等相关能力，从而能更好的提升智能化，严格意义上讲，3D点云的标注可以是说是帮助自动驾驶系统进行正确感知的重要传感器。
3、2D&3D融合标注
2D&3D融合标注是指同时对2D和3D传感器中所采集到的图像数据进行标注，并建立起联系。在自动驾驶领域，自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境，用来捕获2D视觉数据，同时在车辆顶部安装雷达，用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。
激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法精确地将对象分类为汽车、行人、障碍物、信号灯等。
所以标贝科技将包括丰富的语义信息的2D视觉图像和可以提供精确的目标定位的3D点云数据进行融合，使标注员能利用视觉信息和深度信息创建出更加精准的标注，让自动驾驶系统能够精确地了解周围环境，准确做出判断，让自动驾驶功能得以广泛应用。
4、2D图像标注
2D无人驾驶语义分割的结果是将图像变成带有一定语义信息的色块。语义分割技术可以识别出每个色块的语义关别，并给每个像素都标注上其对应的标签，从而实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一张具有各个像素语义标注信息的分割图。
这些经过标注后的语义分割图像，可以用于自动驾驶核心算法训练。自动驾驶汽车在行驶的过程中，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经网络中，后台经过训练的算法模型就可以自动将图像分割归类，以实现避让行人与车辆等障碍。
标贝科技针对自动驾驶的不同落地需求，提供定制化采集标注、数据标注平台等服务，对视频、图像、文本、点云等数据进行结构化处理，一站式解决自动驾驶从研发初期到落地的训练数据需求，在为智能驾驶相关企业和高校科研机构提供大规模感知数据的能力的同时，可大幅度提升数据标注效率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期，节省研发时间标贝科技和成本。
