▍文章來源于康謀自動駕駛

01 引言

在汽車AI 領域，無論是高級駕駛輔助系統（ADAS）還是自動駕駛技術的研發，都需要數據。因此高質量、精準且記錄完備的數據，是神經網絡訓練、驗證及仿真測試的核心支撐。

然而，數據采集往往是 AI 開發生命周期中成本最高的環節，需要投入車輛、傳感器、駕駛員、定制軟件及大量工程時間。更令人困擾的是，由于傳感器部署不當、校準失準、版本控制缺失或診斷元數據遺漏等可避免的問題，這筆巨額投資常常無法充分發揮價值，最終導致研發進度放緩、調試難度增加，數據可信度大打折扣。

本文介紹的aiData 全自動化數據處理解決方案，正是為了幫助開發者從一開始就避免這些問題。該方案既助力用戶打造高度自動化和開放化的自動駕駛系統，又能確保數據所有權僅屬于用戶本身，憑借在實際項目中積累的豐富經驗，為研發團隊規避 costly 失誤，有效降低人力成本和計算資源消耗，加速汽車 AI 技術落地。

02 aiData核心組件

aiData由完全自有的模塊和工具組成，在行業標準規范下，構建了覆蓋數據采集、生成、使用、驗證全流程的成熟端到端工具鏈。

aiData Recorder

aiData Recorder（數據記錄器）搭載自適應智能數據采集軟件，通過精準的傳感器標定與同步技術，為自動駕駛技術生成高質量數據源。

支持多模態傳感器陣列的離線與實時動態標定

實現傳感器記錄的高精度時間同步

aiData Auto Annotator

aiData Auto Annotator（自動標注器）是基于人工智能的多傳感器自動標注方案，針對動態與靜態物體實現行業頂尖的標注精度，原始數據采集后數小時即可完成處理。

同步標注激光雷達點云、相機影像等全傳感器數據，構建時空統一的4D環境模型

靜態物體標注準確率達100%，動態物體標注精度突破92%

aiData Metrics

aiData Metrics（指標評估系統）集成多維指標評估體系，實時監測研發進展與需求匹配度，提供數據缺口深度分析。

支持數據價值與缺失環節的智能診斷

配備神經網絡算法評估工具集，涵蓋環境感知、目標追蹤等核心算法的基準測試

aiData Versioning System

aiData Versioning System（版本控制系統，DVS）構建了全流程透明可追溯的數據管理體系，支持多樣化應用場景的定制化數據集構建。

集成前沿AI技術，提供基于文本、圖像及場景的智能搜索功能

支持本地私有化部署保障數據安全，或云端部署促進全球團隊高效協作

03 aiData核心優勢

可靠的傳感器部署

傳感器配置的可靠性是數據質量的前提，aiData通過科學規劃與仿真驗證，打造堅實的采集基礎。

采集數據前要確保傳感器配置足夠可靠

在物理安裝前，借助康謀 aiSim 仿真工具對傳感器布局進行虛擬驗證，精準排查盲區、視場重疊及量程限制等問題，優化傳感器位置。同時避免將 GT 傳感器安裝在后視鏡、后備箱蓋等活動部件上，防止校準穩定性受影響。采用 AI 優化的 3D 打印加固剛性安裝架，替代笨重且可能產生干擾的金屬結構，既保障安裝穩定性，又降低安全風險；

方案從初始階段就配置高性能 GT 傳感器，兼顧當下需求與未來技術演進；在傳感器集成過程中，充分考量新增傳感器對數據處理流程的影響，預留充足驗證時間，確保傳感器與系統的適配性，為多輪數據采集提供統一、可靠的硬件基礎。

精準校準與同步

傳感器的校準精度與時間同步精度直接決定數據集價值，aiData通過自動化技術實現校準與同步的精準管控。

傳感器校準與同步

aiData 根據具體應用場景定義校準公差，針對最嚴格的使用需求設定精度標準，而非采用統一標準；此外搭載自動化校驗工具，在每次行駛過程中或行駛后持續監測校準狀態，及時發現偏差。同時對所有校準變更進行版本記錄，明確校準數據的有效區間，確保調試過程可追溯，有效管理傳感器漂移問題。

aiData 還優先選用支持硬件同步的傳感器，并內置實時診斷功能，動態驗證時序準確性，自動標記異常情況，避免因校準或同步失誤導致數據集失效。

智能記錄軟件配置

高效的記錄軟件是數據完整性的保障，aiData 采用精細化配置確保數據可追溯、可復用。

可部署在后備箱下部空間

記錄原始數據而非經過后處理的輸出，為未來的重新處理預留空間；

全面記錄傳感器輸出、系統狀態、GPS 信息、診斷標記、操作員備注及環境條件等各類數據，形成完整的元數據鏈路。

通過單一操作界面即可實現傳感器參數控制、元數據自動生成，確保數據流的一致性與可追溯性。

同時Logger和Convertor等設備可靈活安裝于行李艙地板下方，不影響后備箱正常使用，兼顧實用性與空間利用率。

駕駛員實時反饋

為杜絕因傳感器故障導致的無效采集，aiData 配備實時駕駛員儀表盤，直觀展示系統運行狀態，讓駕駛員能夠即時發現異常。

實時駕駛儀表盤

儀表盤設計注重可視性與易用性，通過清晰的視覺提示幫助駕駛員快速識別錯誤。

此外內置動態診斷機制，針對傳感器過熱、遮擋、同步丟失等問題設定明確閾值，一旦觸發即向駕駛員發出干預提示，確保 500 公里等長距離采集任務中數據的連續性與有效性，避免后期才發現數據失效的情況。

優化數據上傳與管理

數據的可訪問性直接影響其價值發揮，aiData 通過自動化流程與智能管理功能，讓數據快速轉化為研發動力。

支持熱插拔標準SSD，實時顯示數據上傳狀態

在車輛完成采集任務的現場部署上傳站，支持熱插拔標準 SSD，實現數據自動上傳并立即啟動處理流程，無需等待數天甚至數周讓工程師獲取數據。

若連接被測軟件（SuT），可利用采集過程中生成的自動標記，優先處理軟件置信度低于預期的關鍵數據；此外能夠通過跟蹤診斷趨勢與閾值變化，提前發現硬件潛在問題并及時處理。所有記錄數據及診斷信息均實現自動上傳、處理與索引，確保團隊能夠快速獲取所需數據，保持研發敏捷性。

04 結語

高質量數據是自動駕駛技術落地的核心基石，而aiData憑借覆蓋數據采集、標注、評估、管理、補充的全流程自動化能力，解決了傳統數據處理中成本高、效率低、質量差、安全風險大等痛點。

aiData以精準高效的技術能力、靈活安全的部署模式、貼合需求的定制化服務，已經成為OEM 廠商與Tier-1 供應商在自動駕駛研發路上的可靠伙伴。