自动驾驶数据训练趋势 - 自动驾驶能力的提升依赖于千万级训练数据，其核心动力来源于数据闭环系统持续产出的自动化4D标注数据[1] - 随着端到端和VLA技术的广泛采用，训练数据需求日益复杂，不再局限于2D框、3D框等单帧静态元素标注，而是需要时间同步后的传感器统一标注动静态元素、OCC和轨迹等[1] - 面对复杂的标注需求，自动化4D标注的重要性日益凸显，是保证训练数据完整性的关键[1] 自动标注算法的技术挑战 - 高性能自动标注算法是核心，需解决不同城市、道路、天气和交通状况下的传感器标定与同步问题[3] - 算法需克服跨传感器遮挡问题，并保持泛化能力，同时面临高质量标注结果筛选和自动化质检等工业界实际痛点[3] 课程核心内容与目标 - 课程系统讲解自动驾驶4D自动标注全流程及核心算法，结合真实落地算法和实战演练，旨在提升学习者算法能力[6] - 核心内容包括全面掌握4D自动标注整体流程和核心算法，每章节配套大量实战内容[6] - 具体技术覆盖动态障碍物检测、跟踪、问题优化、数据质检，基于重建图的静态元素标注，通用障碍物OCC标注全流程，以及端到端标注的主流范式和实战教学[6] 课程实施与支持 - 课程采用线上直播、代码讲解和线上答疑相结合的模式，提供配套资料和源码示例[10] - 学员享有微信群答疑服务，答疑时间持续至2026年4月，课程购买后1年内有效并可反复观看[10]