蓋世汽車訊 據外媒報道，行車記錄儀制造商和眾包街道級視覺數據供應商Nexar宣布創(chuàng)造了新的月度數據覆蓋里程碑，每月記錄了1.3億英里的駕駛里程數據，在過去6個月增長了30%。這些數據補充了Nexar 的3.2萬億張道路圖像，有助于填補困擾自動駕駛汽車制造商的關鍵數據短缺。這些制造商正在訓練AI模型，以處理邊緣情況，并檢測現實世界中的變化。

（圖片來源：Nexar）

Nexar創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Eran Shir表示，“Nexar具有可擴展數據獲取技術，以及對其進行改進，以提供可用數據的能力。沒有其他獨立公司收集這些數據，也沒有平臺來攝取它們。這些數據將幫助更好地訓練自動駕駛汽車，了解正在發(fā)生的變化，并引領未來的自動駕駛汽車?！?/p>

Nexar提供的數據可用于自動駕駛汽車訓練的兩個關鍵領域。第一個領域是針對邊緣（或角落）情況進行訓練，包括碰撞和其他異常駕駛情況。雖然訓練自動駕駛汽車應對極端情況，是實現L4級和L5級自動駕駛的關鍵突破之一，但數據匱乏是一個現實問題。關于常規(guī)駕駛有大量的數據，但由于極端情況比較罕見，汽車制造商很少捕捉到邊緣情況。

目前，Nexar每月“看到”數百起碰撞事故，以及許多其他邊緣情況，包括緊急剎車、車道漂移、近距離碰撞、低沖擊碰撞等。今年3月，Nexar公布了碰撞重建技術，為車輛周圍的物體及其與事故的關系添加了有價值的數據。此外，Nexar還能識別影響自動駕駛汽車的真實世界變化，如施工區(qū)域、路標變化和車道等。

Nexar的海量數據集的第二個用途是變化檢測，支持自動駕駛汽車所需的詳細地圖。目前，自動駕駛汽車高清地圖使用昂貴的激光雷達，但隨著時間的推移，地圖信息會發(fā)生變化，而Nexar的圖像和AI可以檢測這些變化。Nexar的道路數據可以監(jiān)控和檢測街道標志、施工區(qū)域、坑洞、護欄、人行道、免費停車位、路面質量、電源箱、褪色路面標記等物體的變化。隨著時間的推移，其數據將增加更多的變化類別。

Shir表示，“很多情況下，在變化檢測方面，道路圖像勝過激光雷達。我們的眾包圖像可用于未來的V2V，同時也適用于人類駕駛員和自動駕駛汽車。目前，我們可以提供某個區(qū)域內免費車位的狀況信息，未來，我們可以幫忙找到空余的車位。”

Berkeley Deep Drive上有免費的Nexar數據子集。這是用于異構多任務學習的多樣化駕駛數據集，具有大規(guī)模、多樣化的特點，可支持多種訓練任務。此外，Nexar提供的數據嚴格遵守隱私和匿名要求，因此人臉、車牌和其他識別信息都是模糊的。