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目前車輛的自動駕駛正在從單車智能邁向車路云協同的網絡智能的發展階段，其面臨的主要挑戰正是研究通信與多模態感知的智能融合技術。包含多車和多路端的通信與多模態感知數據集正是該技術的重要研究基礎。然而，目前的網聯數據集往往缺少完備的通信與多模態感知信息，且交通場景比較單一，場景條件缺乏，難以滿足需要。

北京大學教授程翔介紹，此次發布的面向網聯智能車的通信與多模態感知數據集包含實測數據集以及仿真數據集兩個數據集。實測數據集基于多精度的通信和感知設備構建，包含了多車、多路端、多視角的多模態感知信息；仿真數據集則借助強算力、高可靠的仿真軟件完成，實現了物理空間和電磁空間的相對融合以及涵蓋百萬余幀數據集的收集與構建。

據介紹，此次新發布的數據集的潛在應用為提升通信與多模態感知的應用和方案、支撐通信與多模態感知的復雜映射關系、在多模態感知信息映射下通信網絡支撐智能網聯等方向的研究。其未來的規劃主要包含了構建多元極端條件下、服務于地方經濟的智能無人機協同、面向大規模制造物流等場景的構建。

據了解，全球首個面向網聯智能車的通信與多模態感知數據集由中國工程院院士、中國自動化學會理事長、西安交通大學教授鄭南寧指導，北京大學教授程翔牽頭，聯合西安交通大學、北京大學、香港科技大學（廣州）和中信科移動通信技術股份有限公司共同發布。

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