自动驾驶4D自动标注技术 核心观点 - 行业共识认为模型算法是智驾能力从0到10的关键 但海量自动标注数据才是从10到100的核心 未来将进入自动标注数据时代 [2] - 4D自动标注（3D空间+时间维度）是智能驾驶量产泛化的核心 需解决动态目标追踪、多模态数据融合、场景泛化等关键难题 [7] - 当前行业痛点包括：人工标注成本高（周期长、费用贵）、复杂场景下自动化标注精度不足、跨城市/天气的场景泛化能力待提升 [7][8] 技术实现路径 动态障碍物标注 - 流程包含四大模块：离线3D目标检测（点云或激光雷达-视觉融合）、离线跟踪、后处理优化、传感器遮挡优化 [5] - 3D检测采用SAFDNet等算法 需处理数据增广、BEV/多帧时序融合等关键问题 跟踪环节需解决ID跳变、轨迹生命周期管理等工程挑战 [11] 静态元素与OCC标注 - 静态标注依赖SLAM重建技术 通过全局clip道路信息避免单帧感知偏差 激光/视觉SLAM算法为重建核心 [12][14] - 通用障碍物OCC标注需处理稠密化点云、跨传感器遮挡优化 真值生成支持激光/视觉双方案 [15] 端到端标注 - 主流范式包括一段式和两段式实现 需整合动态障碍物、静态元素、可行驶区域等多元数据 [16] - DrivingGaussian等闭环仿真算法为端到端自动驾驶刚需 扩展4D标注的应用边界 [16] 行业发展趋势 - 数据驱动架构转向大规模无监督预训练+高质量数据集微调模式 联合标注取代传统分模块标注 [3] - 头部公司加速布局Occupancy Network技术 2022年特斯拉量产应用后OCC已成为感知标配 [15] - 数据闭环面临scaling law有效性验证、跨传感器系统兼容性等深层挑战 [17][18] 技术能力要求 - 自动标注系统需综合离线算力与时序信息处理能力 对工程师的大模型系统驾驭能力要求极高 [2] - 核心技能包括多模态3D感知、SLAM重建、Transformer模型应用及PyTorch工程化能力 [11][24]

4D标注之静态元素 - 自动驾驶技术发展推动重建应用从SLAM转向4D标注 静态元素标注只需在重建3D场景中标注一次 大幅提升效率[1] - 静态元素标注输入为Lidar或多摄像头重建的3D图 输出为矢量车道线(由N个有序xyz坐标点组成)和类别[5] - 地面重建获取2D BEV车道线 静态点云重建获取3D障碍物信息[6] 重建技术流程 - 激光/视觉里程计获取自车位姿 地面语义分割采用SAM等开源模型[7] - 地面重建采用RoME方法 将语义投影到网格化点云 静态场景点云重建完成整体构建[7] 4D自动标注核心难点 - 时空一致性要求高 需连续帧精准追踪动态目标运动轨迹[8] - 多模态数据融合复杂 需解决激光雷达 相机 雷达的坐标对齐和时延补偿[8] - 动态场景泛化难度大 交通参与者行为不确定性和环境干扰增加模型挑战[8] - 标注效率与成本矛盾 高精度标注依赖人工校验但海量数据导致周期长[8] - 量产场景泛化要求高 需适应不同城市 道路 天气等复杂条件[8] 4D标注课程体系 - 动态障碍物标注涵盖3D检测算法(SAFDNet) 多目标跟踪(DetZero)及数据质检[12] - 激光&视觉SLAM重建讲解Graph-based算法和评价指标[13] - 静态元素标注基于全局clip道路信息实现自动化[15] - 通用障碍物OCC标注解析特斯拉Occupancy Network方案及稠密化优化[16] - 端到端真值生成打通动态障碍物 静态元素 可行驶区域和自车轨迹[17] - 数据闭环专题涵盖scaling law验证 架构痛点及岗位面试要点[19] 行业技术趋势 - 4D标注算法向端到端发展 实现动静态元素 可行驶区域的全流程自动化[17] - OCC技术成为感知标配 基于Lidar和视觉的方案持续优化[16] - 数据闭环能力成为企业核心竞争力 涉及算法研发和工程化落地[19][21]