未来自动驾驶的数据

今天给大家分享未来自动驾驶的数据，其中也会对自动驾驶前景展望的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、近20+自动驾驶比赛、数据集与Benchmark汇总
• 2、自动驾驶背后的海量数据,最后都去哪了?
• 3、后来居上?智己汽车发布“未来3~5年智驾产品落地路线图”
• 4、数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路
• 5、未来移动出行革命中的关键驱动技术有哪些?
• 6、聪明的车or智慧的路?自动驾驶的未来将走向何方

近20+自动驾驶比赛、数据集与Benchmark汇总

1、NuScenes 数据集：该数据集由全套传感器套件组成，包括1个激光雷达、5个雷达、6个摄像头、IMU、GPS等，涵盖了波士顿和新加坡的1000个20秒场景，拥有140万张相机图像、39万次激光雷达扫描、详尽的地图信息，以及为23个目标类手动注释的4M 3D边界框。

2、[ApolloCar3D] - 该数据集包含5，277个驾驶图像和超过60K的汽车实例，每个汽车都配备有具有绝对模型尺寸和语义标记关键点的行业级3D CAD模型，数据集比PASCAL3D +和KITTI大20倍以上。

3、KITTI数据集 链接：The KITTI Vision Benchmark Suite 简介：KITTI是自动驾驶领域重要数据集，提供大量真实场景数据，用于算法性能度量和测试。除了3D目标检测，还支持立体图像、光流、视觉测距和3D跟踪等技术评估。每张图像最多包含15辆车和30个行人目标，包含各种遮挡与截断。

4、为了评估不同自动驾驶模型的性能，ONCE数据集提供了多种3D检测模型的Benchmark。华为在ONCE数据集上提供了6种3D检测模型的比较，包括基于激光雷达的PointPainting、SECOND、PV-RCNN、CenterPoints等。这些模型在数据集上的表现各异，CenterPoints在性能上表现出色，但对计算资源的需求也相对较高。

5、Cityscape数据集共分三期，分别于2016年、2019年及2020年推出，涵盖第一期《The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding》、第二期《Panoptic Segmentation》及第三期《Cityscapes 3D： Dataset and Benchmark for 9 DoF Vehicle Detection》。

6、简介：Uber ATG为自动驾驶汽车创建了***语义映射工作，提出了一种自动生成语义地图的方法，实现了89%的正确拓扑。

自动驾驶背后的海量数据,最后都去哪了?

1、以一辆信息***集车为例在路测过程中每1秒就会产生720MB的数据大概需要完成2000个小时的路况***集工作量数据量之大超乎想象除自动驾驶外，5G、卫星遥感、基因测序、宇宙探索、超******这些都在源源不断地产生新的海量数据，数据类型越来越多样化，非结构化数据成为增长主力。

2、三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。 特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。

3、我们都知道，智能驾驶的训练需要海量的数据。然而，据某权威媒体此前的文章透露，毫末智行仅积累了2亿公里的里程。作为对比，理想7月份智驾发布会公布的数据是19亿公里，华为4月份称其智驾总里程为2亿公里。 毫末智行只搭载在长城自身的产品上，这原本无可厚非，毕竟长城自己的销量的确也不算小。

后来居上?智己汽车发布“未来3~5年智驾产品落地路线图”

1、即将于10月开启的城市NOA公测，意味着智己汽车用2年时间（智己品牌于2021年发布）完成其它行业头部玩家长达9年的积累，并不断刷新业内“智驾产品最快量产”的落地纪录。

2、在（8月16日）举办的“IM AD DAY智己汽车智能驾驶发布会·清华篇”上，智己汽车副CTO、智能驾驶首席科学家郭辉公布了“未来3~5年智己汽车智驾产品落地路线图”。

3、智己汽车智能驾驶首席科学家郭辉表示，智己2年走完头部玩家9年智驾路的技术进化轨迹，已达到人类驾驶安全2倍的智驾产品用户体验；并公布了“未来3~5年智己汽车智驾产品落地路线图”。他还透露，智己骑车将于今年10月份正式开启“IM AD城市NOA”公测，与全球头部玩家同步迈入“城市NOA时代”。

4、郭辉提到，在2025年，IM AD必将迈入Door to Door全场景通勤时代。从路线图上看，未来3~5年内，智己汽车将开启智驾产品落地加速跑，去高精地图NOA、城市NOA、通勤模式等智驾产品将密集上线。

数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路

1、自动驾驶行业热衷于探索数据闭环，打造高效系统的关键路径。数据闭环成为提升自动驾驶能力的核心策略。特斯拉通过规则和影子模式***集数据，经过筛选上传至云端，工程师处理后投入数据集群训练模型，再部署回车辆进行指标检测。验证后的新模型持续迭代，形成数据驱动的循环。

2、据悉，腾讯自动驾驶云平台基于云端海量存储空间与计算资源支撑，构建了数据***集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程云服务，提供支撑自动驾驶研发的全链路云服务和开发平台。

3、趋势三，场景库数据资产化与共享化有助于自动驾驶训练测试的降本增效。通过构建全场景合成数据仿真素材库，开发人员可以持续训练、测试和验证自动驾驶系统，特别是针对安全关键型场景。数据驱动闭环生态方案的推出，加速了自动驾驶量产落地进程。

未来移动出行革命中的关键驱动技术有哪些?

自动驾驶的关键技术： 在未来的移动出行中，自动驾驶技术扮演着核心角色，它融合了互联网、物联网、计算机技术等多重现代化技术。计算机视觉，作为基础技术，通过实时分析***流，识别交通信号、行人、障碍物和路标，并进行目标探测、建模和路径预测。

S-A1***用垂直起降技术，可以在起飞及降落时使用旋翼进行垂直飞行。一旦达到300至600米之间的巡航高度，旋翼就会被倾斜放平，S-A1将***用类似固定翼飞机的飞行方式。 S-A1为纯电驱动，可以有效降低在城市飞行的噪音。这款空中出租车的最大时速为290公里，飞行高度可达305米至610米。出于安全考虑，S-A1还备有紧急降落伞系统。

此外，AI技术还在推动自动驾驶汽车的发展，为未来的交通出行带来革命性的变化。生物技术 生物技术也是21世纪发展迅猛的高新技术之一。它涵盖了基因工程、细胞培养、生物信息学等多个方面。在医疗领域，生物技术为疾病的治疗和预防提供了更多可能，如基因疗法和个性化药物的开发。

高度自动化驾驶的下一个阶段将大幅提高驾驶时的舒适性和效率以及道路安全性。对于自动驾驶方面，宝马很早就已经开始进行研究了，虽然对于目前的实际使用情况还没办法满足更大范围的自动驾驶，也需要厂家在更早的时候迈出这一步，希望能够在未来看到宝马为用户带来的更高技术的产品。

聪明的车or智慧的路?自动驾驶的未来将走向何方

1、虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同，从聪明的车配上智慧的路，车端智能和路侧智能协同呼应，但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系，自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力（算力）等不同能力在车侧和路侧分配的问题，所以对应的自动驾驶成本也不同。

2、东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌曾在演讲中提到：由于车路协同的安全性、可靠性高，能用聪明的道路弥补智能网联汽车的不足，所以大大降低了自动驾驶的门槛。打个形象的比方，智慧的路如同是给车加了***，即便智能汽车某些性能达不到“聪明”绝顶，在车路协同的配合下，也能胜任智慧出行的需求。

3、展望未来，C-V2X发展车路云协同模式将引领智能网联汽车和智能交通的发展模式，基于C-V2X的“聪明的车+智慧的路+协同的云”模式，支撑我国汽车产业和交通行业的变革，培育智慧路网运营商、出行服务提供商业等新业态、新商业模式，打造数字经济和智慧城市新优势，实现新质生产力，为中国式现代化贡献力量。

关于未来自动驾驶的数据，以及自动驾驶前景展望的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。