基于图像识别技术的逐渐成熟，已出现大量成熟的相应应用，如人脸识别、人证对比、车牌识别等。本业务类型下的主要工作就是基于客户产品的应用场景，通过采集相应场景下的数据，用于技术模型的初始训练或特定优化，以满足其实际应用的要求。

      该方向下的需求主要涉及标注的安全性、标注工具或标注平台完善性、标注质量的参数要求、工期承载力的考量等。

        自动驾驶涉及的基础场景包括各种道路、路牌、行人、其他车辆、建筑物等。用于捕捉外部世界信息的硬件和型号的不同（比如摄像头、激光雷达系统和雷达）、行车过程中必然遇到的各种天气状况（光线变化、雪、冰、雾、风等），形成无数组合而影响着自动驾驶汽车的各项性能。大量的场景涉及大量的数据，数据的超大规模则对数据规划的准确性、多样性和效率等有高标准的要求，技术的成熟度则关联车内人员的生命安全。

        此时，数据合作伙伴的重要性突显，可靠的数据合作伙伴将帮助车企实现AI支持的自动驾驶汽车所需的极高准确性，并将项目推广到不同地理位置。