点，作为人类感知与认知最原始的概念，是打开人类思维世界的新窗口。欧氏几何学中最简单的图形就是由点构成，点的云集掀开了人类观测世界的新篇章，重构了我们的世界。
以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经走过了漫长的历史，但远远不能满足人们对现实三维空间认知和地学研究的需求。
而随着激光扫描、摄影测量等技术的开创，现实世界的三维数字化逐渐成为新时代标志产物，具有三维空间位置和属性信息的稠密点云也成为这场浪潮下的主流。
点云基本特性
点云可以理解为坐标系下的点的集合，是目标表面结构三维数字化表达，点云由一个个散乱的三维点组成，不仅能提供精准的三维位置信息，也能提供强度、颜色等多种信息。
3D点云，则是用点云表示三维世界的一种方法，可以想象成将三维物体进行实体化，用多个数据点来表示一种物体。
而利用点云高密度这一特性，可以准确创建高精度3D模型，点云可以轻松地描述从几毫米的物体到几千平方米的建筑群、甚至整座城市的物体。
3D点云标注方法
3D点云标注是指利用激光雷达采集的数据进行框选标注，供计算机视觉与无人驾驶等人工智能模型训练使用，目前主流的3D点云标注方法有2种。
点云连续帧标注：3D点云连续帧标注是自动驾驶场景中应用最广泛的数据处理方法，对三维空间感知能力以及多帧协同处理能力要求较高。
点云语义分割标注：点云语义分割可以将标注对象用立方体框选出来，并将点云染成同一颜色，准确识别出行人、汽车等物体，帮助车辆理解道路环境。
点云社会化应用
点云可以将原始几何信息保留在3D空间中，而不会进行任何离散化，这一特性也使其社会化应用逐步加深。
自动驾驶汽车
3D点云语义分割技术能将道路环境点云数据分割并同时进行定位和地图绘制，能够识别出行人、汽车等物体，这对自动驾驶汽车最为有用。
铁路场景检测
3D点云术能够准确地识别铁路上的异物，在车站站台、隧道口等重要区域进行异物入侵检测能有效地保证高速铁路运行的安全性，且激光雷达不易受到天气及环境的影响，点云技术应用广泛。
结语
中国人工智能发展态势良好，面对新形势新需求，人工智能发展迎来重大发展机遇。曼孚科技作为数据标注行业的领头羊，自成立以来积极为数据标注从业者及公司提供相关服务，在未来，曼孚科技也将继续提升自身实力，为客户提供更精准的服务支持。
