4D标注是在3D空间维度的基础上，增加了时序这一关键维度。它不再局限于单帧数据的静态标注，而是针对连续的三维数据序列（如激光雷达动态点云、多帧立体图像），记录目标物体在不同时间点的三维位置、形态、运动状态等信息，并建立时间与空间的关联。

简单来说，3D 标注回答了某个时刻物体在哪里、是什么样子，而4D标注则能回答物体从哪里来、现在在哪里、将要到哪里去。它通过连续的时空数据，为智能驾驶系统构建了一个 动态的立体世界，让系统能像人类一样，在感知空间的同时，理解时间维度上的变化规律。

4D标注的类型围绕时空关联展开，重点标注动态目标的时序变化和场景的时序逻辑，主要包括以下几类：

1、动态目标时序轨迹标注

针对车辆、行人、骑行者等移动目标，4D标注会在连续的时间序列（如每秒30帧的动态点云）中，逐帧标记目标的3D边界框，并通过唯一ID将不同帧中的同一目标关联起来，形成完整的运动轨迹。标注内容包括：

• 每帧中目标的3D位置（x、y、z 坐标）、尺寸（长、宽、高）、朝向角；

• 目标在时间轴上的速度（如每秒移动 5 米）、加速度（如减速时的负加速度）；

• 目标的运动状态变化（如从直行→转弯→停车的状态切换时间点）。

这种标注就像给每个动态目标装上了时空追踪器。系统通过学习，能实时更新目标的运动参数，例如当检测到前方车辆的轨迹在10秒内从直线变为曲线，且转向角持续增大，即可判断其即将驶入弯道，从而提前调整车速。

2、交通事件时序标注

交通事件（如追尾事故、闯红灯、车辆加塞）往往是多帧数据共同构成的时序过程，4D 标注会对这类事件的时间节点和空间变化进行标注。例如，对于加塞事件，标注会包括：

• 事件起始帧（t0）：加塞车辆开始偏离原车道；

• 发展帧（t1-t3）：加塞车辆逐步切入目标车道，与被加塞车辆的距离从 5 米缩小到 1 米；

• 结束帧（t4）：加塞车辆完全进入目标车道，事件结束；

• 关键空间变化：两车间的相对位置、车道线的跨越状态等。

这类标注能让系统理解交通事件的来龙去脉，例如通过学习大量加塞事件的时序数据，系统能总结出加塞车辆通常在 t1 时刻打转向灯的规律，从而在实际行驶中提前识别潜在的加塞风险。

3、动态环境时序分割标注

除了目标物体，道路环境本身也可能随时间变化（如临时施工区域的围栏移动、路面积水范围扩大）。动态环境时序分割标注会针对这类变化，在连续帧中标记环境元素的空间范围随时间的演变。例如，对于雨天路面积水场景，标注会记录：

• t0 时刻：积水仅覆盖车道右侧 1/3 区域；

• t5 时刻：积水扩大至覆盖整个车道；

• 每个时刻积水区域的 3D 边界（如长度、宽度、深度变化）。

这让系统能适应动态变化的环境，例如当检测到积水区域在 5 分钟内持续扩大，系统能预判前方道路可能即将无法通行，从而提前规划绕行路线。

4、多目标交互时序标注

在交通场景中，多个动态目标的交互（如车辆与行人避让、车与车会车）是复杂但关键的环节。多目标交互时序标注会记录不同目标在时间维度上的互动关系，包括：

• 交互起始时间：如行人进入车辆的行驶路径（t0）；

• 交互过程：车辆开始减速（t1）、行人加快通过（t2）、车辆停止等待（t3）；

• 交互结束：行人离开路径（t4）、车辆恢复行驶（t5）；

• 目标间的相对运动参数：如车辆减速时与行人的距离变化、相对速度等。

通过这类标注，系统能学习人机交互车车交互的规则。例如，当检测到行人停下等待车辆通过时，系统能理解这是一种让行信号，从而安全通过；反之，当行人加速冲向车道时，系统能判断行人希望车辆避让，进而停车等待。

结语

从2D的平面标注，到3D的立体感知，再到4D的时空融合，智能驾驶的数据标注始终朝着“更贴近人类认知方式”的方向进化。4D标注通过引入时间维度，让系统不仅能 “看懂” 静态的空间，更能读懂动态的时序变化，这为智能驾驶从“L2 级辅助”向“L4 级完全自动驾驶”跨越提供了核心的数据支撑。

未来，随着传感器技术的升级（如更高帧率的激光雷达）和标注算法的优化，4D 标注将能捕捉更精细的时空细节（如毫米级的位置变化、毫秒级的反应时间）。当智能驾驶系统能像人类一样，在感知空间的同时理解时间的流动，“零事故”的自动驾驶愿景，或许将离我们更近一步。