占用网络（OCC）的技术价值与行业应用 - 占用网络通过将空间划分为网格并预测每个网格的占用情况，解决异形障碍物检测问题 [3] - 核心功能包括建模倒地的树木枝干、不规则车辆及路面等背景元素 [5] - 自2022年特斯拉宣布Occupancy Network量产以来，已成为纯视觉智驾方案标配 [2] 自动标注技术难点与解决方案 - 4D自动标注（3D空间+时间维度）面临五大核心难点：时空一致性要求极高、多模态数据融合复杂、动态场景泛化难度大、标注效率与成本矛盾、量产场景泛化要求高 [11] - 业内通用OCC训练真值生成方案包括：2D-3D目标检测一致性、与端侧模型比较、人工标注介入修改后质检 [9] - 自动化标注数据可用于车端模型训练和云端大模型迭代优化 [10] 4D自动标注课程体系与核心技术 - 课程涵盖动态障碍物检测跟踪、激光视觉SLAM重建、静态元素标注、通用障碍物OCC标注、端到端真值生成及数据闭环专题七大模块 [12] - 动态障碍物标注部分包含离线3D目标检测算法（如CVPR 2024的SAFDNet）、3D多目标跟踪算法（DetZero时序后处理）及数据质检 [15] - 端到端真值生成采用一段式和两段式实现方案，整合动态障碍物、静态元素、可行驶区域和自车轨迹 [20] - 激光视觉SLAM重建基于Graph-based算法，为静态元素标注提供全局道路信息 [16][18] 行业发展趋势与人才需求 - 自动驾驶数据闭环面临scaling law有效性、数据驱动架构设计、跨传感器/感知系统协同等痛点 [22] - 课程面向高校研究人员、企业技术骨干及转行人员，要求具备深度学习和自动驾驶感知基础，掌握Transformer模型及PyTorch框架 [26][31] - 课程目标为掌握4D自动标注全流程、前沿算法及实际工程能力，提升工作核心竞争力 [27]