摘要
随着自动驾驶技术的快速发展，视觉感知数据已成为算法训练的关键基础。活树科技（Lifewood）依托全球化数据生产网络，在马来西亚与印尼两地建设智能驾驶数据出海交付基地，为国内外头部芯片制造及自动驾驶企业提供高精度的多模态视觉训练数据。
项目聚焦“2D/3D/2.5D/4D”融合数据的采集与标注，通过自主研发的LiFT智能数据生产平台和LPBI可视化质量追踪体系，实现了跨国高效协同、标准化质检与安全合规交付，显著提升自动驾驶模型的识别精度与泛化能力。项目落地后，累计交付数百万张图像与数千小时视频数据，构建了东南亚首个大规模智能驾驶视觉数据生产体系，为中国AI企业实现“数据出海、模型入海”提供了成功样板。
一、项目背景
近年来，自动驾驶产业成为人工智能落地的重要方向，但算法性能受制于高质量视觉训练数据的可获得性。传统数据多来源于欧美或中国，难以反映东南亚多样的道路环境、气候与交通文化，造成模型在海外市场落地时准确率下降20%以上。
Lifewood作为全球领先的AI数据服务企业，在30个国家设立50个交付中心，拥有56,000+多语种人才团队，具备独特的国际化资源优势。2021年起，公司在马来西亚吉隆坡及印尼雅加达分别设立AI数据生产中心，重点承接国内自动驾驶客户（含知名芯片制造企业、智能驾驶算法公司等）的海外数据采集与标注任务，助力其在多国复杂环境下的模型适配与算法优化。
通过在地化生产+云端协同模式，Lifewood打通了“国内研发—海外数据—模型验证”的闭环通路，构建起面向全球自动驾驶产业的数据出海通道。
二、项目目标
本项目旨在通过高质量视觉数据生产，支撑客户实现城市道路场景下无人车算法的自动化训练与泛化优化。主要目标包括：
1.0建立符合国际标准的多模态数据出海生产体系，涵盖2D、3D、2.5D融合及4D动态数据类型；
2.0采集并标注涵盖东南亚典型道路、天气与人车行为的高多样性数据集；
3.0应用Lifewood自主研发的LiFT平台与LPBI系统，实现跨国远程监控、AI质检与过程追溯；
4.0支撑客户在城市、郊区与高速路多场景的自动驾驶算法迭代，实现模型识别准确率提升15%以上。
三、建设内容
（一）系统架构与流程建设
1.0项目采用“总部算法指导+海外在地交付+平台统一管理”模式；
2.0总部层：位于中国的研发团队负责标注规范定义、算法接口设计及模型回测；
3.0海外层：马来西亚、印尼交付中心负责数据采集、三维标注与质量复核；
4.0平台层：通过LiFT平台实现生产流程数字化管理，利用LPBI（Lifewood Process&BI Visualization）系统进行实时数据追踪、产能分析与异常预警。
该体系实现从任务分配、数据标注、审核复查到客户验收的全流程在线闭环管理，支持多时区并行、跨语种团队协作。
（二）多模态数据生产与技术攻关
1.0 2D/3D融合标注：基于高分辨率影像完成像素级目标识别、深度估计与目标跟踪，支持30+类数据类型。
2.0 4D动态数据构建：引入时间维度融合的3D点云与视频序列，提升场景动态理解与轨迹预测精度。
3.0 AI辅助标注工具：通过LiFT平台内置半自动标注算法，标注效率提升40%，准确率达到98%以上。
4.0质量检测与智能复核：利用LPBI可视化分析系统实现生产环节实时监控与多维质控，确保数据一致性与完整性。
（三）人才与运营体系建设
1.0在马来西亚与印尼共组建200+名本地数据工程师与质量审查员，建立长期合作的人才储备机制；
2.0建立区域培训中心，推行标准化数据标注培训体系，保障团队可在10日内完成生产线增员与转型；
3.0引入CBA人才管理模型（A/B/C分层准入：A 20%超标负责带教复核、B 60%达标经日检上线、C 20%未达标进入培训试用且不得入产），并配套日/周质检、激励与A+认证，构建用工—质量—成本闭环，显著提升交付透明度与项目成本可控性。
（四）数据安全与合规管理
项目严格遵循ISO 27001与ISO 27701数据安全与隐私管理体系，
确保采集数据全程加密存储、脱敏处理与传输可追溯。针对跨境数据流
动，制定符合马来西亚PDPA与印尼PDP法规的合规方案，获得客户安全审计认可。
四、实施效果
1.0规模化成果
项目已完成超500万张图像与3,000+小时视频数据的高精度标
注，支持20+类自动驾驶感知任务，包括车辆检测、行人识别、交通标志识别、道路边界分割等。
2.0交付效率提升
通过LiFT智能平台与自动化工具链，单批次交付周期缩短35%，跨国协作效率提升50%，标注准确率稳定在98%以上。
3.0模型优化成效
客户基于该项目数据训练的视觉感知算法在复杂道路场景中的识别准确率提升约17%，模型失误率下降30%，在城市自动驾驶系统中表现优异。
4.0经济与社会效益
项目带动马来西亚与印尼AI相关岗位超200个，促进当地数字化人才培养与国际数据服务产业链发展。同时，为中国自动驾驶企业节约约
40%海外数据采集成本，加快其产品“出海”与市场适配进程。
五、创新亮点
1.0“数据出海+模型入海”双循环模式
Lifewood通过在海外建设数据基地，实现数据采集、标注、质控、交付的全流程本地化生产，助力国内AI企业在全球快速部署算法，形成
“国内研发—海外数据—模型应用”的闭环体系。
2.0 LiFT平台驱动的智能化生产体系
依托LiFT平台的任务调度、AI质检与自动审核功能，项目实现了生产全流程可视化与智能化，自动化比例达75%，年数据处理能力超10PB。
3.0多模态融合数据构建能力
实现从2D图像、3D点云到4D时空融合数据的全覆盖，具备多源传感器数据同步与标注能力，为L4级自动驾驶系统提供关键训练数据。
4.0合规化跨境数据治理体系
率先在东南亚地区建立符合ISO 27001/ISO 27701及当地数据隐私法规的合规体系，为行业提供可复制的跨境数据服务范本。
5.0国际合作与产业带动效应
项目成功吸引多家中国与东南亚客户共同参与，带动区域AI数据产业链发展，为中国企业开辟“全球数据资源共建共享”新模式。
六、结语
Lifewood自动驾驶视觉训练数据出海项目通过在马来西亚与印尼建立智能化生产体系，打通了“数据出海—模型入海”的关键链路，实现了AI数据产业的国际化升级。项目不仅为中国企业提供了面向海外市场的算法数据支持，也为东南亚地区培养了大量数字化人才与产业资源，成为全球AI生态协同与高质量数据建设的典型案例。
完成单位：活树信息科技（东莞）有限公司
完成人：余亮、姜丽