随着近两年的技术迭代，智能驾驶发展的重心已从技术研发比拼转移到商业化落地的竞争，自2022年起，头部车企纷纷宣布城市场景NOA（Navigate on Autopilot，自动辅助导航驾驶）的量产落地计划。据预测，2025年中国城市NOA前装市场规模将达到76亿元。实现城市NOA是智能驾驶商业化向前迈出的一大步，而智能驾驶的成熟依赖于高效的算力、完善的算法模型和大量有效的数据。
智能驾驶所需的场景数据应该尽可能多地涵盖Corner Case，算法模型的升级迭代也需要新场景数据的不断投喂，数据重要性日益凸显，从主机厂到Tier 1，智能驾驶产业上下游各玩家都将目光投向了智能驾驶数据闭环的打造。智能驾驶进入下半场之后，那些无法在数据闭环能力上取得突破的公司在一方面会被“高成本”和“低效率”拖累，另一方面还会因为对Corner Case的解决能力无法取得突破，而难以令终端消费者满意。
对智能驾驶来说，更高质量的训练数据在其场景化落地中发挥不可或缺的作用，拥有一套完整的数据服务工具对实现智能驾驶数据闭环的高效运转至关重要。依据全国信息安全标准化技术委员会发布的《汽车采集数据处理安全指南》，汽车采集数据指通过汽车传感设备、控制单元采集的数据，以及对其进行加工后产生的数据。汽车采集数据经过标注、处理、存储、管理等处理，形成有效数据集，进一步存储在云端服务器中，之后传输至算法模型，经过训练部署到车端进行应用验证，形成一套由数据驱动算法迭代，进而驱动智能驾驶能力升级的闭环模型。
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