Waymo開源用於自動駕駛的多模態傳感器數據集，加速推動產業成熟_風聞

近日，Waymo開源了其應用於自動駕駛的傳感器數據集Waymo Open Dataset。

作為支持其自動駕駛核心邏輯的關鍵數據，Waymo已經在道路上測試了超過1000萬英里，已經是目前上路測試的自動駕駛技術中歷時最久，且技術積累最豐富的自動駕駛方案之一。

理論上，利用這些數據集來訓練自己的自動駕駛模型，可以取得等同於1000萬英里以上的路測經驗積累。

這個開放數據集收集了Waymo自駕車在鳳凰城、舊金山等地總和上千萬英里的行駛過程傳感數據，包含白天、夜晚、黃昏、黎明，以及各種天氣狀況下的行駛記錄。每個數據樣本包含了1000個驅動分段，每個分段包含了持續20秒以上的傳感器數據捕獲。

這些傳感器的組合內容包含了5個定製的激光雷達，以及5個前置與側置的攝像頭。

而數據集內容則是包含了經過標記的激光雷達圖像，以及帶有車輛、行人、自行車與號誌牌的各種圖像，總共有超過1200萬個3D標籤與120萬個2D批註。Waymo表示，攝像頭圖像已經和激光雷達的圖像感知模型以特定的算法進行融合與同步，模型本身都已經經過對齊，無須再經過手動調整。

當然，Waymo肯定不是純粹基於好心釋放這些數據集。在今年年初，Waymo就傳出要販賣其定製的激光雷達產品，若Waymo要改變其商務模式，轉而販賣自動駕駛需要的感測方案，那麼在路上的自動駕駛汽車當然就越多越好。而能夠和Waymo數據集百分之百配合的傳感器，當然就是Waymo推出的定製架構。這些數據集越被廣為人用，就越能夠幫助推廣來自Waymo的傳感器方案。

雖然Waymo開源的目的可能並不是那麼純粹，但從結果論，依然能夠帶給產業相當大的震撼與革新，尤其不少號稱推出自有駕駛方案系統的廠商，總路測距離可能僅不到Waymo的十分之一，且測試環境的多樣化也不足，若通過使用這套數據集，可以節省相當龐大的訓練時間，加速推動相關自動駕駛方案的成熟。

而與Waymo合作Lyft也同樣走向開源，其不僅公佈了自動駕駛汽車開發源代碼庫，也同樣對其收集的相關感測數據進行了開放。該公司的數據集提供了超過55000個經過人工標記的3D註釋交通圖像外，更提供了高達7個攝像頭與3個激光雷達的傳感數據匯流，並且提供了道路特徵的高清空間圖像，包含車道段、人行道、停車標誌、停車區識別以及減速帶特徵等等。

其他類似的數據集還有來自Mapillary Vistas的街道圖像數據集、KITTI移動機器人和自動駕駛研究系列，以及由Daimler，Max Planck信息學研究所和TU Darmstadt視覺推理開發和維護的Cityscapes數據集。

Waymo在半年前推出Waymo One無人駕駛出租車，總數已經達到600輛，雖然仍須配備安全駕駛員，但人類介入的機會已經極少，而該公司也表示，該出租車隊已經服務超過1000名乘客，並都順利達成任務。Waymo也透露，該公司的自動駕駛汽車不僅實際道路測試已經超過1000萬英里，在虛擬環境中的模擬駕駛更是在無人干預的狀況下行駛超過100億英里。

而近來該公司也宣佈要在密歇根州投入生產L4自動駕駛汽車，而公司也將在傳統汽車工業成底特律落地。

不過Waymo面臨的競爭並不小，包含Yandex，Tesla，Zoox，Aptiv，May Mobility，Pronto.ai，Aurora，Nuro以及GM的Cruise Automation等公司都已經在自動駕駛領域耕耘已久。 戴姆勒去年夏天獲得了中國政府的許可，允許在中國的公路上測試由百度阿波羅平台驅動的自動駕駛汽車。4月初，總部位於北京的Pony.AI已經籌集了2.14億美元的風險投資，在廣州推出了無人駕駛出租車試點。本月啓動的Optimus Ride更讓自動駕駛飛上了天，在紐約市建立了一個全球首創的小型自主航天飛機機隊。

競爭非常激烈，而市場前景看來也相當樂觀。根據調研機構的數據，2025年將有多達800萬輛自動駕駛汽車進入道路行駛，另外也有數據預期，光是美國，在2030年就會有約2000萬輛自動駕駛汽車會進入市場。