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 千万级4D标注方案应该怎么做？ 最近有幸和很多业内的小伙伴交流，大家普遍形成了一个共识： 模型算法只是智驾能力从0到10的关键，却不是从10到100的核心。未来是海量自动标注数据的时代！ 智能驾驶的量产开发已经到了深水区，各家都投入了大量的精力去做量产落地。其中泛化的核心关键便是如何高效&高质量的获取4D数据自动标注。一方面人工精标 周期长、成本贵，对于量产泛化的关键周期是非常大的阻力，因此高质量的4D自动标注是业内非常重要的一环，无论是3D动态目标、OCC、静态标注还是端到端标 注。 相比于车端的感知算法，自动标注系统更像是一个不同模块组成的系统， 充分利用离线的算力和时序信息，才能得到更好的感知结果， 实际落地的时候，对于工程师 的能力要求上了一个档次，想要把这些大模型大系统玩转的好和高效，也是非常不容易的。 而自从端到端和大语言LLM横空出世以来，大规模无监督的预训练 + 高质量数据集做具体任务的微调， 可能也会成为量产感知算法下一阶段需要发力的方向。同时数 据的联合标注也是当下各家训练模型的实际刚需， ...

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]