腾讯数据闭环平台概要

一、产品定位与核心亮点

技术定义：腾讯数据闭环平台是基于云服务、预标注大模型、多模态大模型、生成式大模型、海量数据集，赋能数据采集、存储、清洗、标注、生产、品控、检索闭环链路，服务于自动驾驶、空间计算等领域模型训练和调优的数据管理平台。

核心亮点：

• 全自研数据闭环链路，覆盖自动驾驶数据管理全流程；
• 业内领先自动化标注及挖掘能力，集成多模态大模型提升效率；
• 核心引擎和工具助力快速实现自主可控，支持数据平台自主搭建。

二、产品应用场景

受众：自动驾驶研发企业（如OEM）、空间计算领域模型训练团队。

场景及痛点：

• 智能驾驶研发起步阶段（0%→90%）：面临Data Hungry、数据效率与成本矛盾；
• 迭代阶段（90%→99%）：场景打磨中人工标注效率低下、成本高昂（17元/帧，3帧/人天；50万帧需850万元、16.7万人天（100人标4.5年））；
• 极致阶段（99%→99.99%）：corner case、极端case难以采集，模型优化受阻；
• 具体业务痛点：感知真值标注时间/人力成本高、激光分割标注耗时耗力、场景问题case难批量收集致模型迭代慢。

三、应用框架和功能介绍

功能框架

采用“数据采集-存储-清洗-标注-生产-品控-检索”闭环架构，核心功能模块包括：

• 4D标注工具链：多模态云端识别大模型自动化标注，激光视觉融合4D动态标注大模型（支持Multi Camera+Lidar特征融合、动态学习模型权重）；
• 激光分割工具链：自动分割标注模型预标注，支持原始数据→预标注数据→精修数据→云端数据集流程；
• 静态真值生成工具链：基于HD Map母库重定位检索的静态建图真值标注流程，生成BEV标注数据、HD真值数据；
• 场景样本挖掘工具链：跨模态云端文图检索大模型，文本自动化检索样本，批量化累积案例数据（支持“露天行驶的大卡车”“横穿马路的行人”等场景标签）；
• 场景重建编辑工具链：4DGS重建+车辆行为仿真端到端评测（支持前景剔除、高斯化、编辑、渲染仿真、视角迁移、行为编辑）；
• 基础功能：AI数据检索、模型仓库、标注数据管理（支持数据名称、标注状态查看）、工作空间管理（原始数据、模型训练、我的资产等）。

硬核指标

• 人工标注成本：17元/帧，3帧/人天；50万帧需850万元、16.7万人天（100人标4.5年）（数据来源：腾讯自动驾驶智能驾驶研发痛点描述）；
• 静态真值生成效率：10倍标注效率提升，90%标注成本降低（数据来源：腾讯自动驾驶静态真值生成工具链）。

产品优势

1. 全自研数据闭环链路，保障自主可控；
2. 集成预标注大模型、多模态大模型、生成式大模型、云服务、海量训练数据集（覆盖城市道路、高速快速路、室内场地、园区场景、3DGS数据等）；
3. 业内领先自动化标注及挖掘能力，覆盖4D标注、激光分割、静态真值生成等多场景；
4. 支持多模态数据（图像、点云、传感器数据、车端模块数据）管理；
5. 提供AI数据检索、模型仓库、标注数据全生命周期管理工具；
6. 场景样本挖掘工具链支持文本自动化检索样本，批量化累积案例数据；
7. 场景重建编辑工具链实现4DGS重建与行为仿真端到端评测。

荣誉背书

材料中未提及具体技术荣誉和奖项。

四、典型案例

案例1：某OEM环视采集车项目

• 背景：某OEM在环视采集车静态建图真值标注中面临效率低、成本高问题。
• 解决方案：使用静态真值生成工具链（基于HD Map母库重定位检索的静态建图真值标注流程），通过资料采集（环视采集车数据）、处理、算法匹配、人工标注质检、数据入库，生成BEV标注数据、HD真值数据。
• 成效：标注效率提升10倍，标注成本降低90%（数据来源：腾讯自动驾驶静态真值生成工具链）。

案例2：某OEM小巴车项目

• 背景：某OEM在小巴车静态建图真值标注中面临效率低、成本高问题。
• 解决方案：使用静态真值生成工具链（基于HD Map母库重定位检索的静态建图真值标注流程），通过资料采集（小巴车数据）、处理、算法匹配、人工标注质检、数据入库，生成BEV标注数据、HD真值数据。
• 成效：标注效率提升10倍，标注成本降低90%（数据来源：腾讯自动驾驶静态真值生成工具链）。

案例3：某OEM改装车项目

• 背景：某OEM在改装车静态建图真值标注中面临效率低、成本高问题。
• 解决方案：使用静态真值生成工具链（基于HD Map母库重定位检索的静态建图真值标注流程），通过资料采集（改装车数据）、处理、算法匹配、人工标注质检、数据入库，生成BEV标注数据、HD真值数据。
• 成效：标注效率提升10倍，标注成本降低90%（数据来源：腾讯自动驾驶静态真值生成工具链）。