在大雨、沙尘暴等恶劣天气下，锥桶、警示牌、积水淹没的车道线等目标，往往难以通过传统人工标注精确识别。借助时空智能测绘技术，这些复杂环境中的隐患点可以被快速分析出来。

人工智能人才企业、际数科技联合创始人、市场总监邹小弟正在推介企业。记者李佳摄

在位于青山区的际数科技（武汉）有限公司（以下简称“际数科技”），记者通过工程师电脑看到，复杂道路场景中的目标、轨迹和空间关系正在AI技术下逐步“显形”。际数科技要解决的，不只是让AI对着“教材”学习，而是让AI学习面对真实世界，并把复杂空间数据转化为AI模型可训练、可评测、可追溯的数据资产。

6月23日，长江日报记者从武汉市2025年度人工智能领域人才项目入选企业成果展示与交流活动上获悉，该企业入选武汉市首批人工智能人才项目，具体类目为“2025年度人才创办人工智能企业资助项目”。

让AI面对真实时空场景学习世界

据际数科技联合创始人、市场总监邹小弟介绍，企业自主研发的空间数据智能体，正在改变传统数据标注高度依赖人工的生产方式。

际数科技（武汉）有限公司入选“2025年度人才创办人工智能企业资助项目”。记者李佳摄

啥叫数据标注？通俗来说，数据标注就像给人工智能编写“实景教材”：哪些是道路，哪些是车辆、障碍物、标线，都需要被准确标出，机器才能反复学习现实世界，支撑自动驾驶、无人机、人形机器人正常感知环境。

邹小弟说：“很多人对标注行业了解不充分，认为‘标注’就是指个位置、打上标签，需要大量人力资源。但我们认为，未来的数据生产不只是‘指指画画’，更重要的是让系统具备‘举一反三’的能力。”

企业将这一模式称为“无人标注基地”。邹小弟解释，这并不意味着完全没有人工参与，而是通过数据智能体承担大量识别、生成、校验和复核前置工作，让人工从重复标注转向规则配置、质量抽检和异常处理。

与传统人工逐帧、逐点标注不同，际数科技先通过时空对齐、三维重建和多传感器融合，把图像、点云、轨迹等数据统一到同一空间坐标和时间序列中，再由数据智能体完成场景识别、标签生成、质量校验和异常回刷。通俗来说，人工标注是一笔一画手工画地图，而该企业方案是先搭好完整立体实景沙盘，再由AI完成大部分识别、标注、校验和异常提示。邹小弟说：“有点儿像让AI面对实景教学。”

院士门下博士创业，把时空智能团队带到武汉

据介绍，公司创始人周源师从测绘泰斗李德仁院士，拥有武汉大学测绘博士、同济大学博士后学术背景。创始团队形成了测绘、AI算法、智能驾驶和产业客户经验互补的组合：CTO叶文凯同为测绘领域博士，长期关注多源感知和空间数据如何形成可靠道路环境理解；联合创始人邹小弟曾在博世中国、百度担任销售总监，长期负责汽车产业相关业务。

目前，际数科技已在自动驾驶、空间数据处理等场景中获得产业客户验证，合作客户覆盖智能驾驶、整车、AI算法和汽车供应链等领域。企业还将总部迁至武汉，计划持续扩招本地AI青年人才。

“武汉为我们提供了很好的发展环境，来了就不走了。”邹小弟说，企业落户青山区后，地方政府平台企业曾给予初创阶段支持。同时，武汉拥有大量自动驾驶及工业场景，并依托本土富集的测绘、地理信息及人工智能人才，为团队发展提供了重要支撑。

邹小弟介绍，依托武汉支持人工智能人才创业的专项政策，本次获得的扶持资金将全部投入空间智能AI模型迭代、高端算法人才引进，并把成熟的数据技术拓展到具身机器人、工厂数字仿真等新赛道。

高质量数据集正成为持续复用的数据资产

“数据标注产业处于人工智能产业链的上游环节。不管是自动驾驶汽车、具身机器人，还是数字孪生、大模型，都需要精准、海量的真实空间数据做训练素材。”邹小弟说，人工智能产业“长”得好不好，要看“吃”得好不好；而高质量数据能否规模化生产，正在成为产业链继续发展的关键。

他介绍，公司正尝试将自动驾驶场景中积累的数据处理方法、标注体系和质量校验能力，拓展至无人机、具身智能等方向，形成跨场景通用空间数据服务能力。

同时，他还透露，基于智能时空技术，数据不只是被“标出来”，还可以在合规前提下被持续组织、复用和验证。企业正在对接本地数据交易机构，探索自有数据的合规确权与资产化路径，推动高质量空间数据从一次性交付走向持续价值运营，“通俗来说，为AI学习编的‘实景教学系统’，本身就是数据资产”。

（长江日报记者李佳 通讯员武人才）

【编辑：陈麒麟】