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融合高精實測、仿真與開放道路場景的

多源多模態智能駕駛數據集

　　推薦單位：湖南省數據局

　　申報單位：湖南湘江智芯云途科技有限公司、湖南湘江智能科技創新中心有限公司、北京大學長沙計算與數字經濟研究院、湖南工業職業技術學院汽車工程學院

　　一、背景

　　智能駕駛發展正面臨長尾場景數據稀缺、實車測試成本高昂、模型泛化能力不足等瓶頸，傳統道路巡檢覆蓋率不足30%、漏檢率高達40%，交通管理和產業應用亟需突破。本案例融合高精度實測、仿真與開放道路多源數據，構建910TB高質量智能駕駛數據集，形成智能駕駛大模型與道路巡檢大模型的訓練底座，推動智能駕駛商業化落地和交通治理現代化。

　　二、方案和成效

　　一是多源多模態數據融合。構建“車路云一體化”數據采集體系，整合30萬公里實車測試數據、200余個智能網聯路口數據、2000余輛網聯公交運行數據及數字孿生仿真數據，累計形成70余萬張訓練樣本和600多個場景庫。通過“AI預標注+人工校驗”模式，數據處理效率提升80%，累計服務52家生態企業，支撐算法訓練1400多次、仿真訓練超2.4萬小時，有效降低研發成本35%，縮短模型開發周期40%。

　　二是推動產業場景落地。依托高質量數據集，加速無人駕駛場景應用落地，支撐三一重卡與希迪智駕無人礦卡量產，賦能長沙無人環衛車及無人配送車等應用場景，并為長沙市1萬余輛乘用車提供車聯網服務。累計發放自動駕駛路測牌照和無人車編碼178張，直接經濟效益超3000萬元。本案例兼具技術先進性和產業帶動性，具有良好的可復制性和推廣價值，可為全國智能駕駛發展、智慧交通建設及交通強國戰略實施提供有力支撐和實踐經驗。

　　三是服務交通治理現代化。融合路側感知設施、RSU單元和網聯車輛動態感知，實現重大缺陷檢出率100%、道路病害準確率超過80%。在長沙試點路段，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、創新點

　　一是技術創新驅動數據質量提升。首創車路云協同巡檢技術，實現道路病害實時動態捕捉，構建“動態感知—實時傳輸—云端處理”AI大模型閉環，數據完整性較傳統方式提升40%。

　　二是開放共享平臺共建數據集生態。面向社會建設開放共享平臺，提供20萬條標注樣本數據和GPU算力資源，產教融合培訓覆蓋2500人次，發放認證1100余張，推動人才培養與產業生態協同。

　　三是機制創新實現數據協同治理。采用“政府基建+企業運營”模式，由政府指導路側基礎設施建設，國企主導數據與場景運營，打通部門數據壁壘，建立道路健康評估體系，形成1000余公里數字道路資產庫。