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数据成本结构
Data Cost Structure
定义
成本沿链路层层放大：采集（车/传感器/人力）→ 回传（流量）→ 存储（PB 级）→ 处理（算力）→ 标注（人力，最贵）→ 训练（GPU）→ 仿真（算力）。标注与存储通常是大头，回传常被低估。
关键要点
- 单车多传感器原始数据量级：约 50–150 GB/小时，车队规模一上来就是 PB/月
- 降本手段：车端预筛、只回传关键片段、冷热分层、自动预标注、复用标注结果
- 成本意识是面试加分项：能说出「我们主动砍掉了 70% 的无效回传」
面试怎么答
给出「哪个环节最贵、为什么、你做了什么」的三段式，避免空谈降本。