智能驾驶数据业务市场需求分析 - 车型及传感器丰富度决定所需数据解决方案的数量[2] - 量产车数量决定整个训练数据需求基数的大小[2] - 智能驾驶级别的提升决定数据处理场景的种类和体量[2] - 上述三个因素共同作用下,数据处理需求将呈现指数级增长趋势[2] 合成数据技术对业务的影响 - 合成数据可作为数据采集的有效辅助,但存在较强局限性,降低真实世界特征的训练效果[2] - 目前大多数企业仍使用真实场景数据进行模型训练,公司会关注合成数据技术的发展并及时调整业务布局[2] 标品化产品数据集与定制化服务的差异 - 产品数据集是先于客户需求形成的模拟数据,属于一次性投入、未来重复授权销售[2] - 定制业务的需求来源是客户的定向化需求,部分原始数据来源于客户提供的实网数据[2] - 客户在产品初期通常需要采购模拟型数据集,后续会提供实网数据进行加工[2] 公司在智能驾驶数据业务的竞争优势 - 拥有覆盖全应用场景、支持多传感器融合的智能驾驶数据业务平台[2] - 具有前瞻性的标注工具和持续提升的算法能力[2] - 具备数据安全保障能力,满足行业监管要求[2] 训练数据产品与定制服务的意义 - 自有知识产权训练数据产品集群是公司的显著优势,保障了规模化和高利润率[2] - 提供训练数据定制服务有助于公司了解行业动态,为研发迭代提供资源[2] 行业竞争格局及未来变化 - 目前市场主要由品牌数据服务商、客户自建团队和中小数据服务商构成[2] - 未来市场集中度将进一步提升,技术研发投入和资源能力将成为竞争焦点[2] - 数据安全合规能力也将成为淘汰不合格企业的重要因素[2] 公司未来增长点 - 境外业务和智能驾驶业务将成为核心增长点[2] - 大模型数据服务和数据要素市场将成为新的增长动能[2]