?自動駕駛技術的發展日新月異。從最初簡單的輔助駕駛功能，逐步邁向高度自動化甚至完全自動駕駛的階段。其中，海量且精準的數據是訓練高性能自動駕駛模型的基石。4D-BEV（四維鳥瞰視角）標注技術作為環境感知領域的一項突破性創新，通過引入時間維度與全局視角，為自動駕駛系統提供了高精度、多模態的時空真值數據，重塑了自動駕駛系統的開發范式。

4D-BEV標注是什么？

4D-BEV 標注技術，即在3D空間的基礎上，引入時間維度進行數據標注。BEV（Bird's Eye View）代表鳥瞰視角，通過算法將攝像頭采集的 2D 圖像轉換為上帝視角的俯視圖，形成包含空間位置、運動軌跡、速度、加速度等時序信息的四維標注體系。例如，在一段交通視頻中，4D-BEV 標注可以清晰地記錄每輛車在不同時刻的位置、行駛方向和速度變化，為后續分析和模型訓練提供豐富的數據。

4D-BEV標注技術的實現方式

實現 4D-BEV 標注需要融合多種技術。首先是傳感器技術，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等，不同傳感器從不同角度獲取環境信息。然后，借助多傳感器融合算法，將這些來自不同傳感器的數據在同一坐標系下進行對齊和融合，減少信息丟失，提高感知的準確性和可靠性。同時，利用先進的目標檢測、跟蹤和識別算法，對動態和靜態目標進行精準標注和持續跟蹤，生成包含時間維度的標注數據。

例如，標貝科技的4D-BEV工具支持激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多模態數據融合，可處理上億像素點云數據，實現500米前后、200米左右的高精度感知。

4D-BEV 標注技術的應用價值

1、提升感知算法性能

（1）高精度目標檢測：4D-BEV標注提供毫米級精度的目標位置、速度、加速度信息，支持算法區分靜態障礙物，包括路沿、交通標志，以及動態目標，包括車輛、行人等。例如，標貝科技的4D標注工具鏈相比傳統標注方式，標注準確性提高約20%，顯著提升目標檢測召回率。

（2）復雜場景理解：通過記錄目標形態變化（如車輛轉向、行人姿態），算法可學習更豐富的上下文信息，增強對遮擋、光照變化等復雜場景的魯棒性。

2、優化決策規劃模塊

（1）預測與軌跡規劃：時序標注數據為算法提供目標未來運動趨勢預測能力，支持更安全的軌跡規劃。例如，4D-BEV標注可生成車輛未來5秒的軌跡預測，輔助決策模塊規避潛在碰撞風險。

（2）仿真場景庫構建：基于標注數據重建靜態場景與動態目標，通過合成新場景（如突發障礙物、極端天氣）進行算法測試，降低實車測試成本與風險。

3、增強系統安全性

（1）長尾場景覆蓋：4D標注可捕捉低頻高風險事件（如行人突然闖入車道），為算法提供針對性訓練數據，減少“黑天鵝”事件發生率。

（2）數據閉環優化：通過影子模式采集實車數據，結合4D標注進行模型迭代，形成“采集-標注-訓練-部署”的閉環，持續提升系統安全性。

4D-BEV 標注技術應用案例

標貝科技的4D-BEV 標注系統在已經多個場景中得到應用。其基于大模型的多模態預識別，自動完成3D障礙物檢測、車道線分割、動態目標追蹤等目標識別，標注員只需微調即可快速完成標注任務。

同時標貝科技4D-BEV標注系統還支持在普通8G內存電腦上流暢處理百億量級點云數據，包括2萬幀以上時序數據的快速加載，多機位視角的靈活展示與操作，如鳥瞰、BEV、4D視圖等查看。借助AI自動化標注模型和云端分布式處理技術，降低標注成本約30%。目前已經賦能10余家客戶加速全民智駕進程。

4D-BEV標注技術的未來趨勢

1、自動化標注技術深化

（1）大模型賦能：基于Transformer的預訓練模型可自動生成標注候選框，減少人工干預。例如，數據堂的4D標注工具通過預識別標注技術，將標注效率提升50%以上。

（2）半監督學習：利用少量高質量標注數據訓練模型，再通過無監督學習擴展標注范圍，降低數據成本。

2、跨模態融合與前融合

（1）傳感器前融合：在BEV空間直接融合多傳感器數據，減少信息損失。例如，4D-BEV支持在鳥瞰視角下融合激光雷達點云與攝像頭圖像，提升目標識別準確率。

（2）多任務學習：將目標檢測、語義分割、深度估計等任務統一建模，共享特征提取網絡，提升算法效率。

3、行業生態協同

（1）數據共享平臺：構建自動駕駛數據聯盟，促進標注數據、仿真場景的共享與復用。

（2）工具鏈標準化：制定4D-BEV標注工具的接口規范與數據格式標準，降低企業開發成本。

審核編輯 黃宇