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如果你是一名司机，你肯定会有一个感觉，如果在你熟悉的路段开车，你会熟练很多，因为你知道哪里有岔路口，哪里有人行道等，哪里有红绿灯，哪里可能会有摩托车出现，你会有习惯性的动作保证你的驾驶安全。但如果在你不熟悉的路段，就会紧张很多，因为一切未知。
事实上自动驾驶也是如此，要想提高自动驾驶的熟练度，不仅算法、技术要跟上，还需要进行大量的学习和训练，就相当于你熟悉道路的过程样。
所谓的自动驾驶的学习训练，就是指在不同的场景下，各种应对处理方式。这就需要海量的“训练场地”和庞大的素材数据集。而在此之前，国外厂商Waymo，拥有全球最大的2D自动驾驶数据集。
不过现在，这个全球最大的2D自动驾驶数据集，已经不再是Waymo的了，是华为的了，近日，华为诺亚方舟实验室联合中山大学发布了新一代2D自动驾驶数据集SODA10M。
这个数据集有多大？包括了1000万张无标注图片以及2万张带标注图片。来自32个城市，囊括了国内大部分地区。而带有标注的2万张图片，则直接标出了6种主要的人车场景类别，分别是：Pedestrian、Cyclist、Car、Truck、Tram、Tricycle。
这个数据集的规模，可以说是之前Waymo拿下第一的那个数据集的的十倍量了。
这些数据是怎么采集的？并没有大家想的那么高大上，华为通过众包的方式，通过国内上万名的出租车司机采集的，有些是通过手机，有些是通过记录仪。
当然，这些照片并不是仅仅拍照就完事了，是有很多要求的，比如不同天气条件下的采集、对地点的要求，图片中心点的要求等等，所有的图片最终都是要经过验证的，不是你随便拿手机拍一张就算合格的。
而有了这个全球最大的2D自动驾驶数据集之后，可以想象的是，未来华为的自动驾驶技术，能够得到更有效的训练，从而获得更安全的、更智能的、更高效率的自动驾驶。
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