AI Power 大模型升级亮点：多模态数据标注覆盖自动驾驶，精度效率双提升

? 技术升级：从单一到多模态的跨越

? 应用场景：从实验室到真实路况

? 成本效益：从高投入到高效益的转变

? 行业影响：从技术突破到生态重构

⚡ 未来展望：从效率提升到智能进化

1. 合成数据的广泛应用：通过 AI 合成数据，可以解决自动驾驶缺乏 Corner case 场景数据的问题，进一步提升模型的泛化能力。
2. 边缘计算的优化：高通 AIMET-Edge 等边缘计算优化架构，将支持更高效的实时数据处理，降低延迟，提升自动驾驶的安全性。
3. 人机协同的深化：海天瑞声的多模态数据智能标注与管理平台，实现了数据 “采集 — 清洗 — 标注 — 质检 — 训练 — 回流” 的全生命周期管理，未来人机协同将更加紧密。