数据增强（Data Augmentation）是机器学习中一种通过人工手段扩充训练数据集的技术，其核心在于对原始数据进行各种形式的变换和扰动，从而生成更多样化的样本。在自动驾驶领域，数据增强通常作用于图像、点云等传感器数据，包括但不限于几何变换（如旋转、翻转）、颜色调整（如亮度、对比度变化）、噪声注入以及天气模拟等操作。这些操作既保持了数据标签的有效性，又显著提升了模型对真实场景中复杂变化的鲁棒性。
对于自动驾驶AI产品经理而言，数据增强的价值在于以极低成本解决长尾场景数据稀缺问题。例如通过模拟暴雨天气的摄像头图像，可以弥补实际采集此类数据的困难；对激光雷达点云进行空间扭曲，则能增强模型对非常规障碍物的识别能力。值得注意的是，数据增强策略需要与传感器特性和任务需求深度耦合——过度增强可能导致语义失真，而不足的增强则难以覆盖现实世界的复杂性。当前前沿研究已开始探索基于生成对抗网络（GAN）的智能增强方法，这类技术有望在保持物理合理性的前提下，自动生成高价值增强样本。