自动驾驶数据：构建数字孪生的数据基石

多传感器时空融合标注

基于CAMERA、LIDAR与RADAR的异构数

据，建立高精度时空对齐标准，消除传感器间

的时空偏差，为感知算法提供一致性的融合

数据输入。

长尾场景（CORNER CASES）深度挖掘

聚焦拥堵路段、道路施工、极端天气及交通事

故等低概率高风险场景，通过专业标注扩充

边缘案例库，补齐算法“视野盲区”。

动态轨迹与行为意图语义化

标注车辆、行人的未来轨迹序列，关联“直行、

转弯、加塞”等行为意图标签，为预测规划模

型提供可解释的决策训练数据。

依托真实驾驶场景的座舱数据采集，结合高精度的标注

体系，我们将物理世界的驾驶行为转化为数字世界的可

计算语言，真正实现自动驾驶的“数字孪生”构建。