数据日益成为当今各技术领域的核心资源，而对于智能驾驶而言，数据更是其技术实现的基础，从感知数据的获取、数据的筛选及信息识别，基于识别信息的决策以及行为执行，数据一直贯穿始终，如何在智驾系统开发及测试过程中准确地获取并运用数据，可借助经纬金年会金字招牌信誉至上的智能驾驶“车-云”测评数据平台。

        该平台包含4个部分，分别是数据管理、实时监控、数据分析、数据回放。

• 数据管理主要面向用户为产品工程师、试验工程师等。在试验项目的准备阶段，建立车型总线架构、诊断规范、标定测量规范等车型基础数据库，同时完成项目、车队、车辆、数据采集及数据传输系统、存储介质等的管理工作；将数据采集系统安装到待测车辆上，并完成总线连接，通过该功能完成数据采集系统与车辆的锁定及初始化配置工作。
• 实时监控主要面向关注试验过程中车辆实时状态的工程师。在试验过程中，通过查看试验车轨迹、监测感兴趣信号、进行定义车辆报警条件、监测报警和故障情况。在试验完成后，可以离线的回放车辆轨迹、感兴趣信号、车辆的报警以及故障情况。
• 数据分析功能可以实现数据的分析及可视化工作，进而实现对车辆使用率、违规情况、报警情况、驾驶行为、试乘试驾、电池状态、充放电记录等内容进行统计分析，对于一些统计功能尽可能做到根据需求自定义报告、报表。
• 数据回放功能可以对有全量数据、音频数据的回放功能。并通过数据关联以及可视化报表的形式来展现回放的信号数据。

        该平台可对ADAS&智驾系统试验数据进行数据管理、信号抽象化、数据处理、数据分析、数据可视化、数据标注以及数据共享，支持Simulink模型在平台进行数据回灌仿真，极大地提高了数据闭环的ADAS&智驾系统算法开发及优化、软件更新、数据分析以及报告生成的效率。

        平台的核心优势：

• 支持算法快速迭代
• 支持多人协作分析
• 支持复杂驾驶行为的筛选
• 积累场景库以及分析模板
• 将数据和“见解”转换为视觉对象
• 使用户专注于数据价值，而不是组织和处理数据