场景驱动智能交通与自动驾驶安全

国家政策的持续加码，为高等级自动驾驶的商业化落地按下加速键。

工信部等多部门联合发布试点通知，推动 L3/L4 级自动驾驶的准入与上路测试，行业亟需解决高价值危险场景数据的高效获取难题

传统路采方式不仅成本高昂、效率低下，更难以在保证安全的前提下获取关键危险场景数据，严重制约了自动驾驶算法的迭代与验证。

技术体系以三大核心能力，打造高效、安全、全面的场景数据获取方案：

空地协同数据采集：通过无人机与地面采集车协同作业，无人机搭载激光雷达、热成像相机，实现雨雪、夜间等复杂环境下的交通轨迹数据采集；  

地面采集车则负责路面细节重建与精度校准，形成高低视角互补的全场景数据采集能力。

道路交通数据处理链路：通过目标标注、模型训练、目标推理与精度矫正，将原始采集数据转化为结构化场景数据集，实现交通参与者、道路环境等要素的精准解析。

安全关键场景挖掘：构建包含切入、急停、违规超车等简单交互场景，以及多次切入、连续变道等复杂交互场景的安全关键场景库，为自动驾驶算法验证提供丰富的危险场景数据。

团队以三大产品服务体系，满足不同行业的场景数据需求：

数据类产品：提供驾驶场景数据集、动静态目标轨迹数据集，覆盖道路交通与自动驾驶领域，支撑交通流统计、驾驶行为分析、自动驾驶算法开发等场景。

软件类产品：推出核心技术应用软件，实现数据采集、分析与场景挖掘的一体化管理，降低用户使用门槛。

技术服务：提供定制化解决方案，服务范围延伸至智慧农业、工业巡检、军事应用、灾害搜救等多个领域，满足不同行业的场景数据需求。

相较于传统路采方式，该技术在多个维度实现突破：

适配中国特色交通场景：针对国内交通规则与驾驶习惯，开发专属算法，解决国外数据集在国内应用的适配难题。

数据精度大幅提升：通过空地协同与车端数据优化，车辆位置精度提升约 30%，控制在 10cm 以内，为算法验证提供真实可靠的数据支撑。

数据类型更丰富：额外提供道路高度、路肩信息、交通标识等精细化参数，丰富场景数据维度。

场景定制化能力强：针对事故高发区、拥堵路段等关键场景，提供联合采集与定制化服务，高效获取高价值危险场景数据。

自动驾驶场景数据采集技术，不仅破解了行业高价值危险场景数据获取的痛点，更以空地协同采集、智能场景挖掘与定制化服务为核心，为高等级自动驾驶的算法验证与安全测试提供了关键支撑。随着技术的持续迭代与应用推广，该技术将进一步推动我国自动驾驶产业的商业化进程，助力智能网联汽车安全、高效落地，为构建更智能、更安全的交通体系注入新动能。