目前市面上比较好的自动驾驶数据标注平台主要有以下几种：

Apolloscape：

百度研发的自动驾驶数据标注平台，支持图像、点云、地图等数据的标注，包含道路元素、障碍物、交通参与者的标注等。平台开源，并支持数据和模型的管理与版本控制，可高效完成大规模自动驾驶数据的标注工作。

Autolabeler：

开源的自动驾驶数据标注工具，支持对RGB、点云、激光数据以及地图数据进行标注，包含交通信号灯、道路标记、车道线等的标注。采用简洁高效的界面设计，易于操作，但仅支持小批量的数据集标注。

Anthropic PBC：

Anthropic研发的对自动驾驶有针对性的标注平台，支持对图像、点云和地图数据进行全面的标注，包括交通参与者、道路元素以及驾驶相关的数据，可高效完成自动驾驶相关的数据集构建。但该平台为商业化平台，使用收费。

Labels：

专注于自动驾驶数据标注的商业平台，其自主研发的Auto Label工具支持对激光点云、摄像头图像、地图以及传感器数据进行全面而高效的标注。包含交通目标、车道线、交通信号等各类自动驾驶标注类型。该平台采用屏幕分片以实现多人同屏协作标注，可实现大规模数据集的快速标注，但使用需收费。

伞云智慧：

可以针对自动驾驶场景提供专业的数据标注服务，包括全景图像、道路地图、深度图像等，可以帮助客户实现对自动驾驶场景中元素的多种标注，比如车辆、路标、行人、道路线等，以确保自动驾驶系统能够准确识别它们，从而提升自动驾驶效果。

MatrixGo：

澳鹏利用20多年的人工智能数据行业经验助力中国自动驾驶领域，其MatrixGo数据标注平台支持2D图像、3D点云多种标注工具，三大交付中心，千人以上规模，立志于为客户提供低成本、高质量的数据服务。

景联文科技：

作为专业的数据采集标注公司，针对智慧座舱中的人机交互场景，支持情绪判断、ASR语音转写、驾驶员乘客行为标注、人脸标注等；针对无人驾驶，支持3D点云目标检测、3D点云关键点标注、3D点云语义分割、2D3D融合标注、车辆和行人标注、语义分割、车道线标注、3D立方体标注、车辆多边形标注、指示牌和信号灯标注、线段标注、视频跟踪标注等。

这些平台和工具各有特点，可以根据具体需求选择合适的工具进行自动驾驶数据的标注工作。如果需要处理大规模数据集并希望有高效的管理和版本控制功能，Apolloscape和Labels可能是不错的选择。如果追求开源和简洁的操作界面，Autolabeler和伞云智慧可能更适合。对于需要全面标注和专业数据服务的用户，Anthropic PBC和MatrixGo可能更合适。