开源车路协同数据集发布 促进学界业界跨界融合

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，供国内用户下载使用。该数据集由清华大学智能产业研究所、北京高水平自主驾驶示范区、有限公司、百度阿波罗和北京致远人工智能研究所联合发布。此次发布的数据集首次实现了在同一时间和空间内从车辆和道路的联合角度对2D和3D标注方法的创新。作为业界和学术界首个开源的车路协同数据集，它将有效服务于科研、行业和政府机构，与各方合作开展车路协同的学术研究和产业落地，推动中国车路协同发展。

此次发布的数据集来自北京高水平自动驾驶示范区的10公里真实城市道路、10公里高速公路和28个路口区域。它包括71254帧图像数据和71254帧点云数据，来自车端摄像头、车端摄像头和路端激光雷达等多种类型的传感器，涵盖了晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路和高速公路等丰富场景。与只包含单个车辆端或单个道路端的数据集相比，该数据集从车辆端和道路端在同一时间和空间的联合角度提供了多模态数据，并从不同传感器的联合角度给出了融合注释结果，用于更好地服务于车路协同算法的研究和评估。此外，通过半自动自学习车路协同三维融合标注方法等创新，有效降低了数据集的建设成本。

高质量的数据是车路协同自动驾驶技术的关键，可以不断优化车路协同算法，帮助自动驾驶系统迭代升级，确保高水平自动驾驶大规模推广的安全。当前，北京正以前瞻性的战略眼光，抓住车路协同发展的新机遇。正在高标准建设全球首个网联云控高水平自动驾驶示范区和中国首个智能网联汽车政策试验区，为自动驾驶技术研发机构和科技企业打造测试技术沙盒，以及技术规范支持。该数据集的发布为行业和学术界带来了海量、多模态和多视角的真实场景数据。数据在发布前进行注释、脱敏和安全加密，促进了学术界和工业界对数据驱动的车路协同自动驾驶的共同推广。北京经济技术开发区管委会副主任、北京高水平自动驾驶示范区办公室主任孔磊表示，未来，我们将及时利用数据转换，制定一批车路协同数据标准，推动行业数据要素、接口、，格式等标准，为示范区建设和产业发展提供了参考和指导。通过数据开放，我们将为大学和研究机构提供基础数据，支持企业的产品研发测试，有效加速产学研和应用协作，并继续探索数据开放和共享服务模式，以促进数字经济的发展

2020年2月，国家发展改革委会同有关部委发布《智能汽车创新发展战略》，将“推进智能道路基础设施规划建设”作为国家重要战略任务，明确了“单车智能+车路协同”的中国特色自动驾驶路线。车路协同已成为各行业的研究热点。基于此，中国科学院院长张亚琴……

清华大学智能产业研究院给出了自己的判断。他认为，建设高水平的智能网联道路是智能驾驶和交通的一大趋势，这不仅保证了智能汽车量产的可能性，也保证了高水平自动驾驶场景驱动实施的可行性。在智能交通领域，清华大学智能产业研究院已与多家企业合作，包括车路协同自动驾驶、垂直产业、小型汽车物流、Robotaxi等应用场景。面对缺乏相关数据集无法满足各行业数据驱动车路协同的实际问题，清华大学智能产业研究院启动了数据集建设，并向高校、研究院所和行业用户开放，能够更好地支持科研机构进行科学研究；同时，示范区真实的数据采集、多样的场景覆盖、海量的数据样本也能满足企业在产品开发中的实际需求。百度副总裁、智能交通事业部总经理尚国斌在致辞中表示， “数据是自动驾驶、车路协同、智能交通等领域突破的驱动力。数据的有效积累不仅可以提高同级别的算法性能和算力，还可以自动识别和解决问题，形成人工智能‘知识更渊博’的正循环，更智能’作为车路协同数据集建设的技术支持方，百度将继续努力构建完善的车路协同生态系统。未来，它将逐步支持用户易于上手的相关工具和代码的发布以及基准复制，并进行数据集使用培训，以支持车路协同的学术研究。全球首个自动驾驶车路协同数据集DAIR-V2X的发布，对推动我国高水平自动驾驶技术的研发具有重要意义。目前，该数据集已纳入智源平台，未来将依托智源社区和智源其他学术生态网络，加快数据集向产学研用各方的开放、推广和应用。在新基建和交通战略的指导下，“自行车智能+车路协同”的中国特色自动驾驶路线因其领先地位而逐渐获得国际认可。未来，通过产学研基于车路协同自动驾驶数据集的有效协作，我们将继续推动车路协同自主驾驶的应用，助力中国自动驾驶和智能交通产业的快速发展。

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