行业趋势与竞争格局 - 某新势力智驾团队在6个月内从行业垫底反超至与小鹏持平，团队规模不足900人[2] - 2024年底起该团队工程师成为行业挖角重点，各职级均频繁接到猎头电话[2] - 行业竞争焦点从算法转向数据闭环能力，模型算法仅是实现0到10的基础而非10到100的核心[3] 技术突破方向 - 4D自动标注（3D空间+时间维度）成为量产关键，涉及动态目标/OCC/静态/端到端四大标注类型[3][7] - 主流技术路径采用点云3D目标检测或激光雷达-视觉(LV)融合方案提升3D检测性能[4] - 端到端+LLM技术推动行业转向无监督预训练+高质量数据集微调模式[4] - 动态标注需完成离线3D检测→多帧跟踪→后处理优化→遮挡优化的全流程[6] 核心技术瓶颈 - 时空一致性要求：连续帧动态目标追踪需解决遮挡/形变导致的标注断裂[8] - 多模态融合复杂度：需同步对齐激光雷达/相机/雷达的时空数据与语义[8] - 动态场景泛化难度：应对交通参与者突发行为(变道/急刹)及恶劣环境干扰[8] - 标注效率矛盾：高精度要求与海量数据导致人工校验成本居高不下[8] 量产落地挑战 - 场景泛化成为痛点，需覆盖不同城市/道路/天气条件下的数据标注一致性[9] - 自动标注系统依赖离线算力与时序信息融合，对工程师系统能力要求显著提升[3] - 数据联合标注取代传统分标模式，成为算法发展的新刚需[4] 技术课程体系 - 动态标注全流程包含3D检测(SAFDNet算法)、跟踪(DetZero)、遮挡优化等实战模块[12] - 静态标注基于SLAM重建图实现，避免单帧感知的道路偏差问题[15] - OCC标注采用稠密化点云/跨传感器优化等方案应对特斯拉Occupancy Network标准[16] - 端到端真值生成整合动态障碍物/静态元素/可行驶区域/自车轨迹全链路[17]