1. 数据标注与处理：
- 对自动驾驶采集的视觉（2D/3D图像）、激光雷达（LiDAR）点云、传感器融合数据等进行标注，包括但不限于物体检测（车辆、行人、交通标志等）、语义分割、车道线识别、目标跟踪等任务。
- 使用专业标注工具（如LabelImg、CVAT、Supervisely等）完成标注任务，并确保标注规范符合项目需求。

2. 数据质检与清洗：
- 对已标注数据进行质量检查，修正错误标注或模糊数据，确保数据集的高精度和一致性。
- 协助制定标注标准和流程优化，提升标注效率。