智能驾驶领域面临数据标准缺失、生产效率低下及高质量数据匮乏等挑战，中汽创智科技有限公司推出了基于大模型技术的多模态数据融合人机协同标注方案，构建起覆盖数据采集、加工、流通与应用的全链路生态体系。案例通过智能化标注技术实现超90%的自动化率，生产效率达2500帧/TFlops/人/日，已累计构建并流通了超千万组多模态数据集，为行业节省标注成本达数千万量级，提升了智能驾驶数据生产的标准化与规模化水平。

　　一是智能化数据标注技术。针对传统数据标注工具生产效率低问题，应用传感器融合、4D标注、点云重建、分布式推理等技术，构建了AI自动标注、智能驾驶数据自动挖掘、标注结果自动化质检等15项核心能力，累计已发布和受理超50篇发明专利。开云电竞采用了自研高并发柔性多模态数据处理流水线，全过程实现自动化率超90%。开发了高效易用的AI标注工具，自研了多模态融合3D标注平台，公开对标测试数据生产效能达2500帧/TFlops/人/日。

　　二是智能驾驶数据生态运营。针对行业标准缺失与高质量数据供给不足的痛点，牵头组建智能驾驶数据联盟，围绕数据采集、治理、交易等关键环节构建全链条运营机制，重点推进数据标准化建设与生态化应用。

　　三是推动相关数据标准制定。成立了数据联盟标准委员会，并已发布标准10余项，参建标准7项，正在积极推动制定标准20余项。

　　四是构建高质量数据集。案例持续建设千万级智能驾驶多模态高质量数据集。通过共享流通平台，实现超400TB数据集的共享流通，为多家主机厂节约了超2000万元的数据成本。发布3个前瞻性公开数据集，已被国内外300余家单位应用。

　　一是自研高性能并行计算框架。基于自研算法重构数据自动化处理流程，集成20+算子，通过集群化部署实现大规模并行推理、智能负载均衡，系统整体吞吐量提升600%以上。

　　三是共建标准生态释放数据价值。发挥“平台聚合”优势，通过联合行业伙伴组建创新联合体，成立数据联盟标准委员会，推动数据标准统一。推动联盟内数据集共享，形成价值链优势。返回搜狐，查看更多