自动驾驶中的开源数据生态系统：现状与未来

随着自动驾驶技术的不断成熟和应用，系统性地审视开源自动驾驶数据集有助于促进产业生态的稳健发展。当前的自动驾驶数据集大致可分为两代。第一代自动驾驶数据集的特点是传感器模态相对简单、数据规模较小，且局限于感知级任务。2012年推出的KITTI是这一波浪潮的突出代表。相比之下，第二代数据集在传感器模态上表现出更高的复杂性，数据规模和多样性更大，任务从感知扩展到包括预测和控制。第二代的主要例子包括2019年左右推出的nuScenes和Waymo。本综述与学术界和工业界的知名同事合作，系统评估了来自国内外的七十多个开源自动驾驶数据集。它提供了对各个方面的见解，例如创建高质量数据集的原则、数据引擎系统的关键作用，以及利用生成基础模型促进可扩展数据生成。此外，本综述对未来的第三代自动驾驶数据集应具备的特征和数据规模进行了详尽的分析和讨论。它还探讨了需要解决的科学和技术挑战。这些努力对于推进自主创新和促进关键领域的技术提升至关重要。更多详情请参阅https://github.com/OpenDriveLab/DriveAGI。