以自動路徑規劃與自動符合演算法，可大幅減少人工工時並確保樣本品質，稱之為ezLabel，其為網路開放平台，可讓全球各地深度學習專家與平常百姓使用，藉此收集世界各地資料，進而完備多樣性，所累積的資料可助於深度學習模組的發展。透過ezLabel，將擁有大量樣本資料庫，同時為客戶快速客製其所需要之資料庫。

"1. 高準度路徑預測演算法：僅需2張畫面即可取代傳統需逐一標記每張畫面的方式；
2. 貼邊演算法：保證深度學習資料之品質並可提升標記速度。"

本技術獲得Audi Innovation Award 第3名，並獲得機會前往Audi總部針對構想實現討論。本技術做為所有車用影像深度學習開發基礎工具，可加速並能兼具品質，可廣泛應用於車用ADAS、自駕車、安全監控系統等領域。