基于数据驱动的开发是当今许多行业进行软件开发的主要方法。这是软件开发新时代的解决方案,其将机器学习作为核心组件。这种新的开发方法使开发更快速、更容易、更高效,因为它解决了基于人工智能(AI)开发功能的新问题和新挑战。在汽车领域,ADAS和自动驾驶功能的开发中需要机器学习模型来分析车辆周围复杂情况。为了开发和配置这些模型,我们需要从真实世界中采集传感器数据样本,即大量数据。由于数据量很庞大,准备这些数据需要耗费开发中的大部分时间和资源。因此,如果开发过程中的资源分配已经发生改变,那么开发优化的重点也随之改变。如果在数据准备上花费的资金多于编写代码,则数据准备应成为成本优化的重点。对此,我们通过基于数据驱动的开发方法来解决这一问题。