据外媒报道，当地时间2月28日，韩国移动出行运营商Kakao Mobility宣布，作为韩国科学和信息通信技术部（the Ministry of Science and ICT）主导的“自动驾驶技术开发创新项目”（autonomous driving technology development innovation project）的组成部分，公司将向韩国电子通信研究院（the Korea Electronics and Telecommunications Research Institute，ETRI）的“人工智能技术共享（AI Sharing）”平台开放其自主研发的“用于AI学习的自动驾驶数据集”（autonomous driving dataset for artificial intelligence (AI) learning），从而打造韩国自动驾驶研发生态系统。

Kakao Mobility数据集（图片来源：Kakao Mobility）

Kakao Mobility公司参与了实现L4（四级）自动驾驶技术的项目，并成功研发了自动化技术，以生成、管理和分配连接车辆、边缘端和基础设施以及智能学习的融合自动驾驶数据。该公司的目的是旨在向公众开放其在韩国国内道路环境中构建的去标识化AI学习数据集，确保所有人都可以自由使用此类数据，用于自动驾驶技术研发，同时避免版权问题。

截至目前，由于成本高昂且耗时较长，小型公司、学术机构以及研究自动驾驶技术的研究机构难以直接通过激光雷达、雷达和传感器获取自动驾驶数据。此外，现有大多数的数据集均在海外区域或特定时间段内收集，限制了其对于适应韩国本土环境的研发工作的适用性。

此次Kakao Mobility发布的数据集通过韩国主要道路上安装的激光雷达和摄像头传感器等边缘-基础设施，以及Kakao Mobility直接运营的自动驾驶车辆获取。该数据集中含有15万例、10种类型的信息，能够识别和判断人类、车辆、自行车等3D动态物体，以及交通信号灯和交通标志等2D静态物体，还可用于研发和学习适用于韩国环境的自动驾驶AI模型。

具体而言，该数据是在31种不同的环境条件下收集的，其中包括道路类型（高速公路、过道、地下通道、隧道等）、时间段（白天和夜晚）以及天气条件（晴天、雨天、雾天等）。该公司解释称，预计该数据集的应用价值会十分高，包括通过激光雷达传感器获取的点云坐标值，以及能够区分人类与物体等个体属性的点云分割数据。

ETRI通过学习和演示其中的自动驾驶汽车数据集，发现3D动态物体探测AI性能得到提升，即对人类、车辆和自行车等物体的探测能力提升了5%至8%，对交通信号灯识别的AI性能提升了2%左右。尤其值得注意的是，在处理城市交通拥堵场景以及行人交通信号灯等稀缺数据时，AI性能也得到了大幅提升。如果自动驾驶AI的物体探测和识别性能得到提升，则可以更精确地识别周围环境，从而实现稳定的自动驾驶技术。

Kakao Mobility公司未来移动研究院（Future Mobile Research Institute）负责人Jang Sung-wook表示：“我们希望公开的该数据集能够成为加速韩国自动驾驶技术商业化与发展的关键基石。我们将持续与各类公私机构合作，引领自动驾驶技术创新，促进公共数据的广泛应用。”