自動駕駛數據建模、挖掘及應用培訓
培訓綜述
在自動駕駛研發與迭代中，數據已成為驅動技術演進的核心燃料。本培訓針對自動駕駛領域特有的海量、多模態數據，系統講解從數據處理、數倉設計到場景挖掘與大模型應用的完整技術鏈條。課程聚焦實戰應用，通過方法論講解與真實案例剖析，幫助學員掌握構建高效數據閉環的關鍵能力，實現從原始數據到業務價值的有效轉化，為自動駕駛系統的持續優化與創新提供堅實的數據基礎。
培訓學習要點
· 掌握自動駕駛多源異構傳感器（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）數據的同步、標定、清洗與融合處理方法。
· 理解面向自動駕駛研發的大規模數據倉庫的設計原則、分層架構與治理策略。
· 學會運用自動化方法從海量數據中挖掘典型場景、長尾場景與Corner Case。
· 通過實操掌握大模型在自動駕駛數據任務（如自動化標注、場景生成、預測理解）中的應用方法與部署考量。
培訓適合人員
· 自動駕駛數據工程師、算法工程師、機器學習工程師
· 數據平臺架構師、大數據開發工程師
· 感知、預測、規控等方向的研發工程師
· 技術團隊負責人、項目經理及對數據驅動研發感興趣的技術人員
培訓大綱
模塊一：多傳感器數據處理與融合建模
· 多源異構數據的同步、時間戳對齊與空間標定技術
· 數據清洗、去噪與質量評估標準流程
· 面向下游任務的數據表征與融合特征工程方法
模塊二：自動駕駛數據倉庫架構設計
· 自動駕駛數據的特性與存儲挑戰分析
· 數倉核心架構設計：分層模型（ODS/DWD/DWS/ADS）與數據湖倉一體思路
· 數據治理、元數據管理與高效查詢檢索策略
模塊三：數據驅動的場景挖掘實戰
· 基于規則與統計的典型駕駛場景提取方法
· 基于無監督/自監督學習的Corner Case自動挖掘與聚類技術
· 真實項目案例分享：從數據挖掘到算法迭代的閉環實踐
模塊四：大模型在自動駕駛數據中的應用實操
· 大模型（多模態大模型、生成式模型）基礎知識與工具鏈簡介
· 實操1：利用大模型進行自動化2D/3D標注與質檢
· 實操2：基于場景理解與生成的數據合成與增強
· 實操3：駕駛行為預測與意圖理解的應用探索
· 工程化考量：部署成本、實時性與精度平衡
培訓講師
本培訓由深耕自動駕駛數據領域、具備豐富量產與研發經驗的專家領銜授課：
主講專家：前頭部自動駕駛公司數據平臺負責人，具備從0到1搭建PB級數據閉環體系的經驗，主導過多個量產項目的數據策略。
架構專家：知名云廠商汽車行業解決方案架構師，擅長大規模數據平臺架構設計與性能優化。
算法專家：頂尖AI實驗室研究員，專注于計算機視覺、多模態大模型在自動駕駛領域的應用研究與工程落地。
