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，并向境内用户开放下载使用。该数据集由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。数据集对数据进行标注、脱敏和安全加密等处理后发布，将为业界与学界带来海量、多模态、多视角的真实场景数据，促进学术界和产业界共同推进数据驱动的车路协同自动驾驶。

据了解，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二维、三维标注方法创新将有效服务科研、产业、政府机构，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。

具体来看，此次发布的数据集来自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，从而更好地服务车路协同算法研究和评估。

受益于该数据集的车路协同技术已经在北京经开区落地应用。举例来说，当一辆自动驾驶车辆即将右转，左侧公交车导致视野遮挡，突然窜出几辆摩托车，而车辆自身的感知系统难以预先察觉到。这时，在车路协同支持下，路侧设备观察到的摩托车信息就可以帮助自动驾驶车及时避让。

北京经济技术开发区管委会副主任、北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室主任孔磊介绍，未来，示范区将及时利用数据转化制定一批车路协同数据标准，推动行业数据要素、接口、格式等标准统一，为示范区建设和行业发展提供参考和指导。同时还将通过数据开放为高校和科研机构提供基础数据，为企业产品研发测试提供支持，有效加速产学研用协同，推动数字经济发展。

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，车路协同成为各界研究重点。

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。

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（自动驾驶出租车）等应用场景。面对相关数据集的缺乏，不能满足各界实现数据驱动车路协同的现实问题，清华大学智能产业研究院（AIR）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。

百度副总裁、智能交通事业部总经理尚国斌介绍，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。

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