近期，Waymo开源了用于自动驾驶的传感器数据集Waymo Open Dataset。理论上，利用这些数据集来训练自己的自动驾驶模型，可以取得等同于1000万英里以上的路测经验积累
这个开放数据集收集了Waymo自驾车在凤凰城、旧金山等地总和上千万英里的行驶过程传感数据，包含白天、夜晚、黄昏、黎明，以及各种天气状况下的行驶记录。每个数据样本包含了1000个驱动分段，每个分段包含了持续20秒以上的传感器数据捕获
虽然Waymo开源的目的可能并不是那么纯粹，但从结果论，依然能够带给产业相当大的震撼与革新，尤其不少号称推出自有驾驶方案系统的厂商，总路测距离可能仅不到Waymo的十分之一，且测试环境的多样化也不足，若通过使用这套数据集，可以节省相当庞大的训练时间，加速推动相关自动驾驶方案的成熟。
而与Waymo合作Lyft也同样走向开源，其不仅公布了自动驾驶汽车开发源代码库，也同样对其收集的相关感测数据进行了开放。该公司的数据集提供了超过55000个经过人工标记的3D注释交通图像外，更提供了高达7个摄像头与3个激光雷达的传感数据汇流，并且提供了道路特征的高清空间图像，包含车道段、人行道、停车标志、停车区识别以及减速带特征等等。
其他类似的数据集还有来自Mapillary Vistas的街道图像数据集、KITTI移动机器人和自动驾驶研究系列，以及由Daimler，Max Planck信息学研究所和TU Darmstadt视觉推理开发和维护的Cityscapes数据集。
Waymo在半年前推出Waymo One无人驾驶出租车，总数已经达到600辆，虽然仍须配备安全驾驶员，但人类介入的机会已经极少，而该公司也表示，该出租车队已经服务超过1000名乘客，并都顺利达成任务。Waymo也透露，该公司的自动驾驶汽车不仅实际道路测试已经超过1000万英里，在虚拟环境中的模拟驾驶更是在无人干预的状况下行驶超过100亿英里
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