行业趋势与核心驱动力 - 自动驾驶能力的提升高度依赖于千万级训练数据提供的强大动力[2] - 数据闭环系统能够源源不断地自动化产出4D标注数据，这是动力的关键源头[2] - 随着端到端模型和视觉语言动作模型的广泛应用，对训练数据形式的要求变得日益复杂[2] - 当前训练数据需求已超越传统的2D框、3D框和静态元素的单帧分别标注模式[2] - 端到端模型需要时间同步后的多传感器统一标注，涵盖动态元素、静态元素、通用障碍物占据以及轨迹预测等，以确保训练数据的完整性[2] - 面对日益复杂的标注需求和训练数据需求，自动化4D标注技术的重要性正日益凸显[2] 技术挑战与行业痛点 - 自动标注技术的核心在于高性能的自动标注算法[4] - 行业在实际应用中面临一系列技术痛点，包括：如何在不同城市、道路、天气和交通状况下做好多传感器的标定与同步[4] - 如何处理跨传感器之间的遮挡问题[4] - 如何确保算法在不同场景下保持良好的泛化性能[4] - 如何从海量结果中筛选出高质量的标注数据[4] - 如何建立有效的自动化质检流程[4] 课程核心内容与目标 - 课程旨在系统讲解自动驾驶4D自动标注的全流程及核心算法[8] - 课程内容结合真实落地的工业界算法，并配合实战演练，以全方位提升学习者的算法能力[8] - 课程核心内容包括：全面掌握4D自动标注的整体流程和核心算法[8] - 每章节均配套大量实战练习，确保学员不仅能听懂更能实际应用[8] - 涵盖动态障碍物的检测、跟踪、问题优化及数据质检[8] - 讲解基于重建图的静态元素标注方法[8] - 涵盖通用障碍物占据标注的全流程[8] - 教授端到端标注的主流范式并进行实战教学[8] - 探讨数据闭环的核心痛点及未来发展趋势[9] 课程结构与服务模式 - 课程采用线上直播、代码讲解与线上答疑相结合的授课方式[12] - 课程提供配套的学习资料和源码示例[12] - 学员可加入专属微信群进行答疑，答疑服务持续至2026年4月[12] - 课程购买后1年内有效，支持学员反复观看学习[12]