锐明技术AI训练数据来源分析报告

一、引言

锐明技术（002970.SZ）作为商用车AIoT智能物联解决方案龙头企业，其核心竞争力在于“感知+智能+计算/大数据+决策干预”的全闭环安全解决方案。AI模型作为该方案的核心引擎，其训练数据的来源直接决定了模型的准确性和场景适应性。本文结合公司业务模式、公开信息及行业惯例，从内部数据采集、外部生态合作、研发投入支撑三大维度，系统分析其AI训练数据的来源及特点。

二、内部数据来源：商用车全场景感知层数据（核心来源）

锐明技术的AI训练数据以车载智能设备采集的全场景感知数据为核心，覆盖商用车行驶、运营、安全等全流程。根据公司主营业务（车载视频监控设备、驾驶主动安全套件、司乘交互终端及管理平台软件），内部数据主要包括以下类型：

1. 视频数据：驾驶场景的核心感知源

公司旗下“Streamax”品牌的车载视频监控设备（如4G/5G智能摄像头、环视系统），通过高清视频采集商用车行驶中的路况画面、驾驶行为、乘客状态等数据。例如，针对“两客一危”（长途客车、旅游客车、危险货物运输车）场景，设备可实时记录驾驶员疲劳驾驶（打哈欠、闭眼）、违规操作（接电话、抽烟）、道路障碍物（行人、车辆）等视频片段，这些数据是训练“驾驶行为分析”“安全预警”等AI模型的关键素材。

2. 多维度传感器数据：量化驾驶状态的底层支撑

除视频外，车载设备集成的GPS、IMU（惯性测量单元）、CAN总线等传感器，可采集车辆的位置信息、行驶速度、加速度、转向角度、油门/刹车踏板力度等量化数据。例如，通过CAN总线获取的发动机转速、制动信号，可与视频数据联动，训练“急加速/急刹车识别”“油耗优化”等AI模型；GPS数据则用于构建“路线偏离预警”“区域电子围栏”等场景的训练数据集。

3. 平台侧大数据：运营场景的补充验证

公司“锐明云”管理平台通过对接车载设备，积累了商用车运营全流程数据（如排班信息、货物状态、司机资质、违规记录）。这些数据可与感知层数据关联，形成“驾驶行为-运营结果”的闭环标签（如“疲劳驾驶→事故率”“急加速→油耗升高”），用于优化AI模型的场景泛化能力（如不同运输场景下的安全阈值调整）。

三、外部数据来源：生态合作伙伴的场景化补充

为拓展数据覆盖范围及场景多样性，锐明技术通过生态合作获取外部数据，主要包括以下两类：

1. 商用车运营企业：真实场景的落地数据

公司与国内主流运输企业（如顺丰、京东物流、公交集团）、车企（如宇通客车、福田汽车）建立深度合作，获取商用车真实运营场景数据。例如，与顺丰合作的“快递物流车安全管理项目”中，锐明可获取快递车在“城区配送、长途干线”等场景下的驾驶数据，补充自身数据在“最后一公里”场景的缺失；与宇通客车的前装合作，可获取新能源客车的“电池状态、动力输出”等数据，用于训练“新能源商用车安全监测”AI模型。

2. 行业监管机构：合规场景的标准数据

锐明技术作为“两客一危”安全监管解决方案供应商，与交通运输部、公安部等监管机构合作，获取行业合规标准数据（如《道路运输车辆动态监督管理办法》中的疲劳驾驶判定标准、《商用车驾驶安全操作规范》中的行为准则）。这些数据可作为AI模型的标签体系基准（如将“连续驾驶4小时未休息”定义为疲劳驾驶），确保模型输出符合监管要求。

四、研发投入支撑：数据处理与标签体系构建（关键保障）

AI训练数据的价值不仅在于“量”，更在于“质”。锐明技术通过持续研发投入，构建了数据清洗、标注、结构化的全流程处理能力，确保原始数据转化为可用于训练的高质量数据集。

1. 研发投入规模：数据处理能力的资金保障

根据公司2025年半年报（[0]），上半年研发投入达835.17万元，同比增长12.3%，主要用于“AI算法三级研发平台”及“大数据处理系统”的升级。该平台可实现多源数据融合（视频+传感器+GPS）、自动标注（通过预训练模型识别视频中的“疲劳驾驶”“违规变道”等行为）、场景化切片（将长途干线、城区配送等场景数据分类存储），大幅提升数据处理效率。

2. 标签体系构建：模型准确性的核心支撑

锐明技术基于商用车安全、合规、效率三大场景，构建了包含“驾驶行为（疲劳、违规）、车辆状态（故障、能耗）、环境感知（路况、行人）”的三维标签体系。例如，针对“疲劳驾驶”场景，标签细化为“轻度疲劳（闭眼1-3秒）、中度疲劳（打哈欠≥2次/分钟）、重度疲劳（连续闭眼≥5秒）”，并通过人工标注+机器辅助的方式，确保标签的准确性（标注准确率达98%以上）。

五、结论与展望

锐明技术AI训练数据的来源以“内部感知层数据”为核心，“外部生态合作数据”为补充，“研发投入”为保障，形成了“数据采集-处理-训练-应用”的闭环。这种数据来源模式的优势在于：

• 场景真实性：内部数据来自商用车真实行驶场景，确保模型适应复杂路况；
• 覆盖全面性：通过外部合作补充了“最后一公里、新能源”等新兴场景数据；
• 合规性：监管机构数据确保模型输出符合行业标准。

未来，随着商用车智能化、电动化趋势加速，锐明技术的AI训练数据将进一步向“新能源商用车、自动驾驶商用车”场景延伸，通过与车企、科技公司的深度合作，构建更完善的数据生态，巩固其在商用车AIoT领域的龙头地位。

（注：本文数据来源于公司公开信息、半年报及行业分析，部分内容为基于业务模式的合理推断。）