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2022年2月24日消息，今日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了全球首个车路协同自动驾驶数据集——DAIR-V2X，向境内用户提供下载使用。
从发布会中了解到，针对当前自动驾驶产业中单车智能中存在的驾驶安全、自动驾驶区域受限、成本高等问题，车路协同将成为未来自动驾驶产业规模商业化的必然趋势。
▲发布会现场
此次发布的数据集，首次实现在相同时空下，车端与路端联合视角的2D、3D标注方法创新，并且作为业界、学界首个开源车路协同数据集，将有效服务科研、产业、政府机构，有效协同各方进行车路协同的学术研究和产业落地，促进我国车路协同发展。
一、涵盖多种道路场景 百度提供技术支持
据悉，此次发布的DAIR-V2X数据集囊括了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的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，该数据集通过半自动的自学习车路协同3D融合标注等创新方法，有效地减少了数据集的构建成本。
▲百度智能驾驶事业群 胡星
此次百度作为车路协同数据集建设的技术支持方，后续还将逐步支持发布便于用户上手和基准复现的相关工具和代码，并开展数据集相关使用培训，以支持学术界开展车路协同相关研究。
百度副总裁、智能交通事业部总经理尚国斌在发言中表示：“数据是自动驾驶、车路协同和智能交通等领域取得突破发展的原动力。数据的有效积累，不仅可以对同等级的算法、算力条件下的效果做质的提升，还可以自动化地识别难题、解决难题，形成人工智能‘见多识广、越用越聪明’的正向循环。”
二、车路协同成业界研发重点 清华发起数据集建设
其实该数据集的提出背景正是在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。从彼时起，车路协同就成为了各界的研究重点。
基于此，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤给出了自己的判断，他认为建设高等级智能网联道路是智能驾驶及智能交通的一大趋势，既保证了智能车量产的可能性，又保障了高级别自动驾驶基于场景驱动落地的可行性。
而且在智能交通领域，清华大学智能产业研究院（AIR）已与多家企业开展校企合作，包括车路协同自动驾驶、垂直行业、小车物流、Robotaxi等应用场景。
▲清华大学国强教授、智能产业研究院研究员 聂再清 现场讲解
但是由于相关数据集的缺乏，无法满足各界实现数据驱动车路协同。针对这一问题，清华大学智能产业研究院（AIR）率先发起数据集建设，并将数据集对高校、科研院所、产业用户开放，可以更好地支撑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，也可以解决企业在产品开发中的切实需求。
可以说，此次发布的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。
结语：车路协同将助力自动驾驶产业发展
在新基建、交通强国战略指引下，“单车智能+车路协同”的中国特色自动驾驶路线以其领先性，逐步得到国际认可。未来，在产学研各界基于车路协同自动驾驶数据集的有效协作下，将继续推动车路协同自动驾驶的应用落地，助力我国自动驾驶和智能交通产业的快速发展。
此前北京自动驾驶示范区先行部署了无人化驾驶的配套设施以及相关政策，预示着智能网联汽车的车路协同生态已经迈向发展。
而此次全球首个车路协同自动驾驶数据集的发布对今后形成有价值、可复制、可推广的无人化测试经验也进行了有益探索。相信在车路协同新生态不断发展之下，更高级别的自动驾驶商业化落地将会加快到来。
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