如果你是一名司機，你肯定會有一個感覺，如果在你熟悉的路段開車，你會熟練很多，因為你知道哪裡有岔路口，哪裡有人行道等，哪裡有紅綠燈，哪裡可能會有摩托車出現，你會有習慣性的動作保證你的駕駛安全。但如果在你不熟悉的路段，就會緊張很多，因為一切未知。
事實上自動駕駛也是如此，要想提高自動駕駛的熟練度，不僅演算法、技術要跟上，還需要進行大量的學習和訓練，就相當於你熟悉道路的過程樣。
所謂的自動駕駛的學習訓練，就是指在不同的場景下，各種應對處理方式。這就需要海量的「訓練場地」和龐大的素材資料集。而在此之前，國外廠商Waymo，擁有全球最大的2D自動駕駛資料集。
不過現在，這個全球最大的2D自動駕駛資料集，已經不再是Waymo的了，是華為的了，近日，華為諾亞方舟實驗室聯合中山大學釋出了新一代2D自動駕駛資料集SODA10M。
這個資料集有多大？包括了1000萬張無標註圖片以及2萬張帶標註圖片。來自32個城市，囊括了國內大部分地區。而帶有標註的2萬張圖片，則直接標出了6種主要的人車場景類別，分別是：Pedestrian、Cyclist、Car、Truck、Tram、Tricycle。
這個資料集的規模，可以說是之前Waymo拿下第一的那個資料集的的十倍量了。
這些資料是怎麼採集的？並沒有大家想的那麼高大上，華為通過眾包的方式，通過國內上萬名的計程車司機採集的，有些是通過手機，有些是通過記錄儀。
當然，這些照片並不是僅僅拍照就完事了，是有很多要求的，比如不同天氣條件下的採集、對地點的要求，圖片中心點的要求等等，所有的圖片最終都是要經過驗證的，不是你隨便拿手機拍一張就算合格的。
而有了這個全球最大的2D自動駕駛資料集之後，可以想象的是，未來華為的自動駕駛技術，能夠得到更有效的訓練，從而獲得更安全的、更智慧的、更高效率的自動駕駛，你覺得呢？
