三大核心数据集上新！大模型训练+自动驾驶+工业AI，打通算法落地最后一公里

在人工智能技术飞速迭代的今天，高质量、规模化、专业化的数据集已成为算法突破与产业落地的“核心燃料”。无论是多模态大模型训练、智能驾驶技术革新，还是工业数字化转型，都离不开精准数据的坚实支撑。景联文正式推出三大重磅数据集——“高质量视频数据集”、“座舱类采标数据集”、“工业多模态数据集”，覆盖通用AI训练、智能驾驶、工业智能化三大核心领域。

高质量视频数据集：3万小时超高清资源，筑牢多模态训练根基

该数据集以“规模大、质量优、分布匀、合规全”四大优势脱颖而出，为CV与NLP融合算法研发提供充足养料。

超大体量与高清规格

总规模达3W小时（400TB），分辨率均为1080p（1920*1080）及以上，视频码率稳定在5Mbps及以上，画面清晰流畅，细节还原度高，完全满足高阶模型对画质的严苛要求。

纯粹无扰的内容品质

所有视频均为正式版本，坚决排除枪版、摄影版等劣质资源，无水印、无字幕干扰，确保模型专注学习视觉本身的语义信息，避免冗余噪声影响训练效果。

均衡多元的场景覆盖

涵盖电影、电视剧、动漫等主流视频类型，比例分布均匀，覆盖不同叙事风格、视觉场景与内容维度，有效提升模型的泛化能力与跨场景适应能力。

规范便捷的管理体系

数据按硬盘分类存储，每个硬盘均配备详细数据清单，检索、调用高效便捷，降低数据管理成本。

核心应用

多模态大模型训练、视频内容理解、物体/动作/时序关系识别、CV+NLP跨模态算法开发等。

座舱类采标数据集：32.4万条多模态标注，赋能智能驾驶全场景感知

该数据集专为智能驾驶与舱内感知系统量身打造，聚焦“人-车-路”协同核心场景，以精细化标注与丰富场景覆盖，助力自动驾驶技术从“感知”到“决策”的全面升级。

海量标注与多模态融合

共收录高质量标注及图像数据逾32.4万条，涵盖街景图像、驾驶行为、舱内物体、车道线、地下车库导航等多维度资源，包含图像、视频、标注文件等多种数据形式，构建完整的座舱感知数据生态。

精准标注与专业标准

所有数据均经过像素级或关键点级精确标注，制定清晰的定义标准与场景标签，历经采集、标注、质检、复核、校验全流程严苛管控，确保数据准确性与一致性。核心子数据集亮点突出：28.5万条驾驶行为标注覆盖驾驶员面部关键点与头部姿态，1.1万张车内前摄道路图适配各类天气与路况，6784条地下车库车道线标注助力自动泊车技术研发。

全场景适配与实用导向

聚焦高级辅助驾驶（ADAS）、驾驶员状态监控（DMS）、自动泊车、座舱安全等核心应用场景，数据覆盖复杂道路、地下车库、多样驾驶行为等真实场景，可直接用于算法优化与产品落地。

核心应用

自动驾驶环境感知、驾驶员状态识别、座舱安全预警、自动泊车导航、车道保持辅助系统研发等。

工业多模态数据集：25.8万条行业精准标注，激活工业智能化新动能

面向智能制造、智慧工地、智慧物流等工业核心领域，以“行业聚焦、标注精细、场景全面”为特色，为工业AI算法落地提供专业数据支撑。

全产业链场景覆盖

数据集涵盖港口物流、轨道交通、建筑施工、工业制造与质检等多领域场景，聚焦“人-机-料-法-环”核心要素，全面覆盖工业生产全流程关键视觉目标。

高精度标注与多元类型

包含像素级实例分割、精准边界框、关键点级等多种标注类型，数据结构化、体系化程度高，适配不同工业AI算法需求。核心子数据集实力强劲：15.6万条轨道图像标注保障轨道交通基础设施检测，2.8万条吊物识别标注助力工地安全监控，9500条箱体状态标注支撑物流智能化管理。

产业导向的实用价值

数据均源自真实工业场景，经过专业化采集与标注，可直接用于工业视觉检测、设备状态监控、安全生产预警、自动化调度、高精度尺寸测量等算法的训练与优化，加速工业数字化转型。

核心应用：港口自动化调度、轨道交通状态监测、工地安全管理、工业产品质检、设备故障预警、物流智能理货等。

本次上新的三大数据集，从通用多模态训练到垂直行业应用，形成了覆盖“通用AI+智能驾驶+工业制造”的完整数据生态。所有数据集均已获取完整版权，具备标注精准、场景丰富、结构专业、管理规范的核心优势，能够满足从算法研发、模型训练到产品落地的全流程数据需求。

无论是AI科技企业、自动驾驶研发团队，还是工业制造领军企业，都能在此找到适配的高质量数据资源，突破数据瓶颈，加速技术创新与产业升级。

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