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      高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例 | 融合高精實(shí)測(cè)、仿真與開(kāi)放道路場(chǎng)景的多源多模態(tài)智能駕駛數(shù)據(jù)集

      湖南省人民政府門(mén)戶網(wǎng)站 www.51wqfx.cn 發(fā)布時(shí)間: 2025-10-23 16:03 【字體:

      融合高精實(shí)測(cè)、仿真與開(kāi)放道路場(chǎng)景的

      多源多模態(tài)智能駕駛數(shù)據(jù)集

        推薦單位:湖南省數(shù)據(jù)局

        申報(bào)單位:湖南湘江智芯云途科技有限公司、湖南湘江智能科技創(chuàng)新中心有限公司、北京大學(xué)長(zhǎng)沙計(jì)算與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院、湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程學(xué)院

        一、背景

        智能駕駛發(fā)展正面臨長(zhǎng)尾場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀缺、實(shí)車測(cè)試成本高昂、模型泛化能力不足等瓶頸,傳統(tǒng)道路巡檢覆蓋率不足30%、漏檢率高達(dá)40%,交通管理和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用亟需突破。本案例融合高精度實(shí)測(cè)、仿真與開(kāi)放道路多源數(shù)據(jù),構(gòu)建910TB高質(zhì)量智能駕駛數(shù)據(jù)集,形成智能駕駛大模型與道路巡檢大模型的訓(xùn)練底座,推動(dòng)智能駕駛商業(yè)化落地和交通治理現(xiàn)代化。


        二、方案和成效

        一是多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。構(gòu)建“車路云一體化”數(shù)據(jù)采集體系,整合30萬(wàn)公里實(shí)車測(cè)試數(shù)據(jù)、200余個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)路口數(shù)據(jù)、2000余輛網(wǎng)聯(lián)公交運(yùn)行數(shù)據(jù)及數(shù)字孿生仿真數(shù)據(jù),累計(jì)形成70余萬(wàn)張訓(xùn)練樣本和600多個(gè)場(chǎng)景庫(kù)。通過(guò)“AI預(yù)標(biāo)注+人工校驗(yàn)”模式,數(shù)據(jù)處理效率提升80%,累計(jì)服務(wù)52家生態(tài)企業(yè),支撐算法訓(xùn)練1400多次、仿真訓(xùn)練超2.4萬(wàn)小時(shí),有效降低研發(fā)成本35%,縮短模型開(kāi)發(fā)周期40%。

        二是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景落地。依托高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,加速無(wú)人駕駛場(chǎng)景應(yīng)用落地,支撐三一重卡與希迪智駕無(wú)人礦卡量產(chǎn),賦能長(zhǎng)沙無(wú)人環(huán)衛(wèi)車及無(wú)人配送車等應(yīng)用場(chǎng)景,并為長(zhǎng)沙市1萬(wàn)余輛乘用車提供車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。累計(jì)發(fā)放自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照和無(wú)人車編碼178張,直接經(jīng)濟(jì)效益超3000萬(wàn)元。本案例兼具技術(shù)先進(jìn)性和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)性,具有良好的可復(fù)制性和推廣價(jià)值,可為全國(guó)智能駕駛發(fā)展、智慧交通建設(shè)及交通強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略實(shí)施提供有力支撐和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

        三是服務(wù)交通治理現(xiàn)代化。融合路側(cè)感知設(shè)施、RSU單元和網(wǎng)聯(lián)車輛動(dòng)態(tài)感知,實(shí)現(xiàn)重大缺陷檢出率100%、道路病害準(zhǔn)確率超過(guò)80%。在長(zhǎng)沙試點(diǎn)路段,通行效率提升15%,交通事故率下降20%,顯著提升道路交通治理能力。

        三、創(chuàng)新點(diǎn)

        一是技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。首創(chuàng)車路云協(xié)同巡檢技術(shù),實(shí)現(xiàn)道路病害實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)捕捉,構(gòu)建“動(dòng)態(tài)感知—實(shí)時(shí)傳輸—云端處理”AI大模型閉環(huán),數(shù)據(jù)完整性較傳統(tǒng)方式提升40%。

        二是開(kāi)放共享平臺(tái)共建數(shù)據(jù)集生態(tài)。面向社會(huì)建設(shè)開(kāi)放共享平臺(tái),提供20萬(wàn)條標(biāo)注樣本數(shù)據(jù)和GPU算力資源,產(chǎn)教融合培訓(xùn)覆蓋2500人次,發(fā)放認(rèn)證1100余張,推動(dòng)人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同。

        三是機(jī)制創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同治理。采用“政府基建+企業(yè)運(yùn)營(yíng)”模式,由政府指導(dǎo)路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),國(guó)企主導(dǎo)數(shù)據(jù)與場(chǎng)景運(yùn)營(yíng),打通部門(mén)數(shù)據(jù)壁壘,建立道路健康評(píng)估體系,形成1000余公里數(shù)字道路資產(chǎn)庫(kù)。


      信息來(lái)源: 國(guó)家數(shù)據(jù)局      責(zé)任編輯: 唐媛
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