在智能汽車快速演進(jìn)的過程中，數(shù)據(jù)體系正面臨深層次挑戰(zhàn)。過去，數(shù)據(jù)是輔助模型開發(fā)的工具；如今，它已成為限制感知系統(tǒng)性能上限的核心因素。尤其是在感知系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于自動駕駛和智能座艙場景之后，數(shù)據(jù)的廣度、深度、時效性與結(jié)構(gòu)化程度，已直接決定模型是否能夠真正實現(xiàn)落地部署。

在數(shù)據(jù)獲取難度持續(xù)上升、標(biāo)注成本不斷攀高、法規(guī)限制日益收緊的背景下，合成數(shù)據(jù)正逐步成為智能汽車感知系統(tǒng)開發(fā)的重要突破方向。

本文將聚焦于兩個關(guān)鍵應(yīng)用場景——艙外道路感知與艙內(nèi)乘員狀態(tài)識別，系統(tǒng)性探討合成數(shù)據(jù)體系的建設(shè)路徑、關(guān)鍵技術(shù)要素與工程落地實踐。

01 智能汽車感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)困境

智能汽車的感知能力依賴于多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括圖像、點云、雷達(dá)信號、IMU與GPS數(shù)據(jù)，以及艙內(nèi)的姿態(tài)信息、關(guān)鍵點標(biāo)注與行為狀態(tài)標(biāo)簽等。然而，感知系統(tǒng)在實際應(yīng)用中面臨如下數(shù)據(jù)困境：

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高度復(fù)雜：多傳感器異步采樣帶來時序?qū)R難題，艙外與艙內(nèi)的標(biāo)注維度各異；

采集與標(biāo)注成本高昂：高精度3D標(biāo)注和跨模態(tài)對齊需要大量人工投入，周期長、成本高；

場景覆蓋受限：真實環(huán)境下的極端天氣、稀有交通行為和邊緣行為難以采集，長尾場景缺失嚴(yán)重。

合規(guī)性與隱私風(fēng)險突出：特別是在艙內(nèi)數(shù)據(jù)方面，涉及面部識別、兒童狀態(tài)等隱私敏感內(nèi)容，數(shù)據(jù)采集難以持續(xù)。

數(shù)據(jù)生產(chǎn)速度無法匹配模型迭代頻率：模型更新周期短，而數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注無法實時響應(yīng)。

因此，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式已難以滿足智能汽車日益增長的感知開發(fā)需求。

一個相機(jī)和點云數(shù)據(jù)同步繪制標(biāo)注框的示例

02 合成數(shù)據(jù)體系原則

合成數(shù)據(jù)，作為一種可控、自動化、可復(fù)現(xiàn)的數(shù)據(jù)生成方式，正被越來越多企業(yè)納入核心研發(fā)流程。高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)體系應(yīng)具備以下技術(shù)特性：

高度可配置性：支持對場景、參與體、傳感器參數(shù)等進(jìn)行參數(shù)化建模；

自動化數(shù)據(jù)生成流程：數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與結(jié)構(gòu)化處理全過程無人工干預(yù)；

標(biāo)準(zhǔn)化輸出結(jié)構(gòu)：兼容主流數(shù)據(jù)格式，易于集成于訓(xùn)練、驗證與回歸流程；

強(qiáng)可追溯性與可復(fù)現(xiàn)性：每組數(shù)據(jù)可通過輸入?yún)?shù)精確重現(xiàn)，保障一致性。

推薦采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計合成數(shù)據(jù)系統(tǒng)：

配置層：定義場景元素、行為策略、傳感器布局；

建模層：搭建道路結(jié)構(gòu)、艙內(nèi)布局、交通參與者模型；

渲染執(zhí)行層：驅(qū)動仿真引擎進(jìn)行時序渲染與數(shù)據(jù)采樣；

標(biāo)注生成層：輸出圖像、點云、關(guān)鍵點、分割圖、3D框等標(biāo)簽；

數(shù)據(jù)導(dǎo)出層：以任務(wù)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)輸出結(jié)果，支持格式自定義與標(biāo)準(zhǔn)接口封裝。

這一架構(gòu)的優(yōu)勢在于實現(xiàn)邏輯與工具鏈的解耦，便于后期迭代與平臺遷移。

03 艙外場景：覆蓋長尾與多模態(tài)融合

艙外感知系統(tǒng)面向自動駕駛和高級輔助駕駛，涵蓋目標(biāo)檢測、追蹤、語義分割、路徑預(yù)測等任務(wù)。其合成數(shù)據(jù)生成流程需覆蓋：

地圖構(gòu)建與拓?fù)浣?/strong>：包括道路結(jié)構(gòu)、車道線、交通信號、標(biāo)識牌等。

綜上所述，合成數(shù)據(jù)不再是數(shù)據(jù)稀缺時的權(quán)宜之計，而正在演變?yōu)?strong>智能汽車感知系統(tǒng)大規(guī)模、高頻率、端到端開發(fā)的關(guān)鍵支撐。通過系統(tǒng)性建設(shè)合成數(shù)據(jù)體系，開發(fā)團(tuán)隊可以實現(xiàn)：

快速生成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，覆蓋邊緣與稀缺場景；

標(biāo)注自動化與一致性保障；

多模態(tài)融合的標(biāo)準(zhǔn)化輸出；

可追溯、可重現(xiàn)的驗證機(jī)制。

企業(yè)在構(gòu)建合成數(shù)據(jù)平臺時，重點關(guān)注以下三點：

平臺工具鏈解耦：保持生成邏輯獨立于具體仿真平臺；

結(jié)構(gòu)對齊標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集：如 nuScenes、COCO 等；

自動化與參數(shù)化流程完整閉環(huán)。

通過艙外與艙內(nèi)雙向并進(jìn)的合成數(shù)據(jù)體系，智能汽車的感知能力將具備更高的魯棒性、覆蓋性與工程實用性。????

審核編輯 黃宇