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自动驾驶的动力源—数据闭环之4D自动标注
2025年2月27日，理想汽车OTA7.1版本车机系统正式开启推送。AD Max V13
1000万Clips
模型向理想L系列AD Max用户和理想MEGA用户全量推送，成为国内首个、全球唯二的百公里零接管智能驾驶。在所有媒体的测试结果中理想AD Max13均优于特斯拉FSD。
自动驾驶能力的背后是千万级训练数据赋予的强大动力，而这动力的源头就是数据闭环源源不断的自动化4D标注数据产出。
随着端到端、VLA的大力铺开，训练所需要的数据形式也越来越复杂。不再是以往2D框、3D框、静态元素的单帧分别标注。端到端数据需要时间同步后的传感器统一标注动静态元素、OCC和轨迹等等，这样才能保证训练数据的完整性。
面对越来越复杂的标注需求和训练数据需求，自动化4D自动标注的重要性日益凸显。
而自动标注的核心在于高性能的自动标注算法，面对不同城市、道路、天气和交通状况的智驾场景，
如何做好不同传感器的标定和同步？
如何处理跨传感器遮挡问题？
算法如何保持泛化性？
如何筛选高质量的自动化标注结果？
又如何做好自动化质检？
全都是当下业内自动标注实际面临的痛点！
自动标注难在哪里？
自动驾驶数据闭环中的4D自动标注（即3D空间+时间维度的动态标注）难点主要体现在以下几个方面：
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时空一致性要求极高
：需在连续帧中精准追踪动态目标（如车辆、行人）的运动轨迹，确保跨帧标注的连贯性，而复杂场景下的遮挡、形变或交互行为易导致标注断裂；
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多模态数据融合复杂
：需同步融合激光雷达、相机、雷达等多源传感器的时空数据，解决坐标对齐、语义统一和时延补偿问题；
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动态场景泛化难度大
：交通参与者的行为不确定性（如突然变道、急刹）及环境干扰（光照变化、恶劣天气）显著增加标注模型的适应性挑战；
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标注效率与成本矛盾
：高精度4D自动标注依赖人工校验，但海量数据导致标注周期长、成本高，而自动化算法面对复杂场景仍然精度不足；
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量产场景泛化要求高
：自动驾驶量产算法功能验证可行后，下一步就需要推进场景泛化，不同城市、道路、天气、交通状况的数据如何挖掘，又如何保证标注算法的性能，仍然是当前业内量产的痛点；
这些难点直接制约了数据闭环的迭代效率，成为提升自动驾驶系统泛化能力与安全性的关键瓶颈。很多小白根本不知道怎么入门，没有完整的学习体系，将会处处踩坑，久久不能入门，导致最终放弃学习，错失了机会。为此我们联合行业知名4D自动标注算法专家，出品了平台首门《自动驾驶4D自动标注算法就业小班课》教程。旨在解决大家入门难，优化进阶难的问题！什么有价值我们就教什么！
全栈教程：动静态、OCC、端到端一网打尽
本课程面向想要深入自动驾驶数据闭环领域的学习者，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，配合实战演练，全方面提升算法能力。课程核心内容如下：
课程大纲如下：
第一章 4D自动标注的基础
第一章主要介绍4D自动标注的相关基础。
作为自动驾驶数据闭环的算法核心，这一章先从整体上帮助同学们了解4D自动标注是做什么的，有哪些应用场景。下一步延伸到课程所需要的数据及相关环境。然后重点介绍4D标出的交付物和涉及的诸多算法，从更高的层级认识4D自动标注。我们为什么需要这些算法，他们的作用究竟是什么。最后则重点介绍系统时空同步，传感器标定怎么做，时间同步如何保证精度。都会在第一章得到答案！
第二章 动态障碍物标注
第二章正式进入到动态障碍物标注的相关内容。
首先介绍动态障碍物标注的整体流程。然后重点讲解离线3D目标检测算法，常用检测算法的Image/Lidar数据增广怎么做、Backbone/检测头有哪些、BEV/多帧时序融合方案是哪些，老师都会一一介绍！之后实战聚焦在CVPR 2024的SAFDNet算法，让大家实际感受下3D检测算法的输出是什么，以及面对工程上最常见的误漏检问题我们都有哪些解决方法！下一步则展开讲解3D多目标跟踪算法，数据匹配怎么做、速度模型如何实现、轨迹的生命周期如何管理、ID跳变如何解决，全都是问题！全都有答案！！！进一步老师会展开时序后处理算法DetZero的实战讲解，以及实际工程中遇到传感器遮挡时如何优化。最后则是数据质检部分，结果好不好，质检来把关。
第三章 激光&视觉SLAM重建
第三章的内容聚焦在激光&视觉SLAM重建。
我们首先回答一个问题：为什么要做重建？在4D自动标注中都有哪些用途？先把这个问题搞清楚，咱们在进一步介绍重建算法的基本模块和评价指标。然后讲解Graph-based的常用激光SLAM算法。
第四章 基于重建图的静态元素标注
第四章承上启下关注静态元素的自动化标注。
静态元素和动态标注不同，动态元素需要单帧检测再通过跟踪把时序的结果串起来。如果静态元素也采用单帧感知，投影得到的整条道路则可能会存在偏差。所以基于第三章SLAM的重建输出，我们就可以得到全局clip的道路信息，进而基于重建图的得到静态元素的自动化标注结果。
第五章 通用障碍物OCC标注
