全球首个开源车路协同数据集发布，数据成自动驾驶发展关键

关注自动驾驶的都知道，自动驾驶存在两大技术路线之分，分别是单车智能自动驾驶（AD）和车路协同自动驾驶（VICAD）。

单车智能由于存在驾驶盲区、中远距离感知不稳定等问题，导致自动驾驶车辆可运行设计域（ODD）受限，在落地方面受到了一些阻碍。车路协同自动驾驶开始被视为规模化商业落地的趋势。

而高质量的数据是车路协同自动驾驶技术的关键，面对相关数据集的缺乏，不能满足各界实现数据驱动车路协同的现实问题。

2月24日，全球首个基于真实场景的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X正式发布，向境内用户提供下载使用。

该数据集由清华大学智能产业研究院（AIR）联合北京市高级别自动驾驶示范区、北京车网科技发展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院共同发布。

全球首个开源车路协同数据集

DAIR-V2X车路协同数据集是首个用于车路协同自动驾驶研究的大规模、多模态、多视角数据集，全部数据采集自真实场景，同时包含2D&3D标注。

该数据集来自北京市高级别自动驾驶示范区10公里真实城市道路、10公里高速公路、以及28个路口范围，包含来自车端、路端相机和车端、路端激光雷达等多类型传感器。

具体包括了71254帧图像数据和71254帧点云数据，涵盖晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路与高速公路等丰富场景。

与仅包含单车端或单路端的数据集相比，该数据集提供了相同时空下车端与路端联合视角的多模态数据，并提供了不同传感器联合视角下的融合标注结果，用于更好地服务车路协同算法研究和评估。

此外，数据集通过半自动自学习车路协同3D融合标注方法等创新，有效地减少了数据集构建成本。

此次发布的全球首个自动驾驶车路协同数据集DAIR-V2X，对于促进我国高级别自动驾驶技术的研发具有重要意义。

目前，该数据集已纳入到智源平台上，后续将依托智源社区等智源学术生态网络，面向产学研用各方加快数据集的开放、推广及应用。

车路协同自动驾驶规模化商业落地被看好

2020年2月，国家发改委联合相关部委出台《智能汽车创新发展战略》，将“推进智能化道路基础设置规划建设”作为重要的国家战略任务，明确了“单车智能+车路协同”的中国特色自动驾驶路线，车路协同成为各界研究重点。

有观点认为，单车智能自动驾驶要实现规模化商业落地，还面临着安全性、ODD限制和经济型等方面的挑战和问题，在当前自动驾驶能力条件下，还无法找到安全性、ODD限制和经济性的平衡点，需要从本质上提升自动驾驶的能力。

而车路协同自动驾驶通过信息交互协同、协同感知与协同决策控制，可以极大地拓展单车的感知范围、提升感知的能力，引入高维数据为代表的新的智能要素，实现群体智能。

可以从本质上解决单车智能自动驾驶遇到的技术瓶颈，提升自动驾驶能力，从而保证自动驾驶安全，扩展自动驾驶ODD。

百度创始人、董事长兼CEO李彦宏日前就表示，用车路协同方案做自动驾驶，是百度坚持、并且看好的技术路线。

根据百度的推演，通过车路协同可以让自动驾驶事故率降低99%；将部分自动驾驶功能转移到路端，又可以大规模降低成本，进而加快自动驾驶商业化落地的步伐。