占用网络（OCC）技术 - 占用网络将空间划分成小网格预测每个网格的占用情况 用于解决异形障碍物检测问题 [3] - 核心功能包括建模异形障碍物（如倒地树木 不规则车辆）和路面等背景元素 [4] - 自2022年特斯拉宣布Occupancy Network上车后 已成为纯视觉智驾方案标配 [2] 自动标注技术难点 - 时空一致性要求极高 需在连续帧中精准追踪动态目标运动轨迹 [9] - 多模态数据融合复杂 需同步激光雷达 相机 雷达等多源传感器数据 [9] - 动态场景泛化难度大 交通参与者行为不确定性增加标注模型挑战 [9] - 标注效率与成本矛盾 高精度依赖人工校验但海量数据导致周期长成本高 [9] - 量产场景泛化要求高 需应对不同城市 道路 天气等多样化数据 [9] 自动标注解决方案 - 生成OCC训练真值后 使用计算量更大模型训练生成伪标签 [8] - 质量把控方案包括：2D-3D目标检测一致性 与端侧模型比较 人工标注介入修改后质检 [8] - 自动化标注数据可用于车端模型训练和云端大模型迭代优化 [8] 4D自动标注课程内容 - 课程涵盖动静态 OCC和端到端自动化标注全流程 [10] - 包括动态障碍物检测跟踪 激光视觉SLAM重建 静态元素标注等核心模块 [10][13][14][16] - 重点讲解通用障碍物OCC标注 包括基于lidar和视觉的真值生成方案 [17][18] - 端到端真值生成章节包含动态障碍物 静态元素 可行驶区域等全流程打通 [19] - 数据闭环专题分享行业主流公司架构 痛点及面试准备等实战经验 [21] 行业技术发展 - 占用网络对训练数据标注需求旺盛 尤其需要更昂贵的点云标注 [2] - 业内正推进OCC自动化标注以快速迭代模型泛化性能 [2] - 4D自动标注（3D空间+时间维度）是自动驾驶数据闭环的算法核心 [11]