智駕傳感器依靠多種方式進行數(shù)據(jù)采集。激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭和超聲波雷達等主要環(huán)境感知傳感器，能精確捕捉車輛周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，如攝像頭識別交通標志等，激光雷達生成三維地圖。此外，還能通過道路采集車、量產(chǎn)車、車主數(shù)據(jù)貢獻等方式采集，多模態(tài)大模型技術(shù)也可通過場景生成進行數(shù)據(jù)采集，像Wayve就利用此技術(shù)生成逼真駕駛場景 。

在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，道路采集車會穿梭于不同路況，無論是繁華的城市街道，還是復雜的鄉(xiāng)村小道，抑或是高速公路，都能成為它們的“數(shù)據(jù)采集戰(zhàn)場”。這些采集車裝備著各類先進的傳感器，在行駛過程中，全方位、無死角地收集著周圍環(huán)境的信息，將路況、交通標識、行人動態(tài)等數(shù)據(jù)一一記錄下來。

量產(chǎn)車則是借助遍布各地的車輛，形成龐大的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡。每一輛量產(chǎn)車在日常行駛時，傳感器都會實時工作，收集諸如車輛速度、加速度、周圍物體的距離等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不斷匯聚，為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展提供豐富的素材。

車主數(shù)據(jù)貢獻也是不容忽視的一環(huán)。一些車企鼓勵車主參與數(shù)據(jù)貢獻計劃，通過特定的設備和軟件，將車輛傳感器收集到的數(shù)據(jù)上傳至云端。這不僅增加了數(shù)據(jù)的多樣性，還能讓車企更好地了解消費者在實際使用場景中的數(shù)據(jù)需求。

多模態(tài)大模型技術(shù)通過場景生成進行數(shù)據(jù)采集更是為解決Corner case問題提供了新途徑。它能夠融合多種數(shù)據(jù)，創(chuàng)造出逼真的虛擬場景，這些場景可以模擬各種極端情況或罕見場景，從而補充現(xiàn)實采集難以獲取的數(shù)據(jù)。

總之，智駕傳感器的數(shù)據(jù)采集方式多樣且相互補充，多種方式共同發(fā)力，為智能駕駛的發(fā)展提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，推動著智能駕駛技術(shù)不斷向前邁進。