2月24日，全球首個基于真實場景的車路協同自動駕駛資料集DAIR-V2X正式釋出，向境内使用者提供下載下傳使用。該資料集由清華大學智能産業研究院（AIR）聯合北京市進階别自動駕駛示範區、北京車網科技發展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院共同釋出。此次釋出的資料集，首次實作在相同時空下，車端與路端聯合視角的2D、3D标注方法創新，作為業界、學界首個開源車路協同資料集，将有效服務科研、産業、政府機構，有效協同各方進行車路協同的學術研究和産業落地，促進大陸車路協同發展。
（釋出會現場）
此次釋出的資料集來自北京市進階别自動駕駛示範區10公裡真實城市道路、10公裡高速公路、以及28個路口範圍，包含來自車端、路端相機和車端、路端雷射雷達等多類型傳感器的71254幀圖像資料和71254幀點雲資料，涵蓋晴天、雨天、霧天、白天和夜晚、城市道路與高速公路等豐富場景。與僅包含單車端或單路端的資料集相比，該資料集提供了相同時空下車端與路端聯合視角的多模态資料，并提供了不同傳感器聯合視角下的融合标注結果，用于更好地服務車路協同算法研究和評估。此外，資料集通過半自動自學習車路協同3D融合标注方法等創新，有效地減少了資料集建構成本。
（北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市進階别自動駕駛示範區工作辦公室主任 孔磊）
高品質資料是車路協同自動駕駛技術的關鍵，能夠持續優化車路協同的算法，助力自動駕駛系統疊代更新，為進階别自動駕駛的大規模推廣做好安全保障。目前，北京市搶抓車路協同發展新機遇，以前瞻性戰略眼光，高标準建設全球首個網聯雲控式進階别自動駕駛示範區和國内首個智能網聯汽車政策先行區，為自動駕駛技術研發科研機構、科技企業打造試驗技術沙盒，并提供政策、法規、技術規範支援。本次資料集的釋出，為業界學界帶來海量、多模态、多視角的真實場景資料，對資料進行标注、脫敏和安全加密等處理後釋出，促進學術界和産業界共同推進資料驅動的車路協同自動駕駛。北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市進階别自動駕駛示範區工作辦公室主任孔磊表示，“未來将及時利用資料轉化制定一批車路協同資料标準，推動行業資料要素、接口、格式等标準統一，為示範區建設和行業發展提供參考和指導；通過資料開放，為高校和科研機構提供基礎資料，為企業産品研發測試提供支援，有效加速産學研用協同，同時繼續開展資料開放和共享服務模式探索，推動數字經濟發展。”
（清華大學國強教授、智能産業研究院研究員 聶再清 現場講解）
2020年2月，國家發改委聯合相關部委出台《智能汽車創新發展戰略》，将“推進智能化道路基礎設定規劃建設”作為重要的國家戰略任務，明确了“單車智能+車路協同”的中國特色自動駕駛路線，車路協同成為各界研究重點。基于此，清華大學智能産業研究院（AIR）院長張亞勤給出了自己的判斷，他認為建設高等級智能網聯道路是智能駕駛及智能交通的一大趨勢，既保證了智能車量産的可能性，又保障了進階别自動駕駛基于場景驅動落地的可行性。在智能交通領域，清華大學智能産業研究院（AIR）已與多家企業開展校企合作，包括車路協同自動駕駛、垂直行業、小車物流、Robotaxi等應用場景。面對相關資料集的缺乏，不能滿足各界實作資料驅動車路協同的現實問題，清華大學智能産業研究院（AIR）發起資料集建設，并将資料集對高校、科研院所、産業使用者開放，可以更好地支撐科研機構進行科學研究；同時示範區真實的資料采集、多樣的場景覆寫、海量的資料樣本，也可以解決企業在産品開發中的切實需求。
百度副總裁、智能交通事業部總經理尚國斌在發言中表示：“資料是自動駕駛、車路協同和智能交通等領域取得突破發展的原動力。資料的有效積累，不僅可以對同等級的算法、算力條件下的效果做質的提升，還可以自動化地識别難題、解決難題，形成人工智能‘見多識廣、越用越聰明’的正向循環。”百度作為車路協同資料集建設的技術支援方，将持續緻力于建設完善的車路協同生态，後續将逐漸支援釋出便于使用者上手和基準複現的相關工具和代碼，并開展資料集相關使用教育訓練，以支援學術界開展車路協同相關研究。
此次釋出的全球首個自動駕駛車路協同資料集DAIR-V2X，對于促進大陸進階别自動駕駛技術的研發具有重要意義。目前，該資料集已納入到智源平台上，後續将依托智源社群等智源學術生态網絡，面向産學研用各方加快資料集的開放、推廣及應用。
在新基建、交通強國戰略指引下，“單車智能+車路協同”的中國特色自動駕駛路線以其領先性，逐漸得到國際認可。未來，在産學研各界基于車路協同自動駕駛資料集的有效協作下，将繼續推動車路協同自動駕駛的應用落地，助力大陸自動駕駛和智能交通産業的快速發展。