点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 自动驾驶的第一性原理—数据驱动 而自动标注的核心则在于高性能的自动标注算法，面对不同城市、道路、天气和交通状况的智驾场景， 如何做好不同传感器的标定和同步？ 如何处理跨传感器遮挡问 题？ 算法如何保持泛化性？ 如何筛选高质量的自动化标注结果？ 又如何做好自动化质检？ 全都是当下业内自动标注实际面临的痛点！ 结课优惠！扫码学习课程 自动标注难在哪里？ 自动驾驶数据闭环中的4D自动标注（即3D空间+时间维度的动态标注）难点主要体现在以下几个方面： 1. 时空一致性要求极高 ：需在连续帧中精准追踪动态目标（如车辆、行人）的运动轨迹，确保跨帧标注的连贯性，而复杂场景下的遮挡、形变或交互行为易导致标注断 裂； 2. 多模态数据融合复杂 ：需同步融合激光雷达、相机、雷达等多源传感器的时空数据，解决坐标对齐、语义统一和时延补偿问题； 3. 动态场景泛化难度大 ：交通参与者的行为不确定性（如突然变道、急刹）及环境干扰（光照变化、恶劣天气）显著增加标注模型的适应性挑战； 4. 标注效率与成本矛盾 ：高精度4D自动标注依赖人工校 ...