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越來越多的自動駕駛汽車開發人員將他們的軟件和硬件開源，甚至將其開源應用于汽車以外的應用程序。

近日，通用 Cruise 正在將其自動駕駛汽車可視化工具向行業開放，以將其應用于更廣泛的機器人、自動化及其他領域。這只是今年發生的一系列類似事件中的最新一個，前幾天在計算機視覺會議 CVPR 2019上，Waymo也將其自動駕駛數據集開源；之前優步工程 （Uber Engineering） 也已經開放了包括自主可視化系統的幾個工具源代碼；今年早些時候，Cruise已經開放了用于讀取ROS包文件的JavaScript庫，以及用于為自動駕駛汽車生成可視化2D和3D場景的 Worldview 庫。

Cruise這次的開源數據集叫作 Webviz——一個基于web瀏覽器的工具，是可用于自動駕駛汽車和機器人數據可視化的應用程序，能夠管理來自各種智能汽車傳感器的PB量級數據（無論是在仿真環境中還是在真實路測環境中），并在可定制的用戶界面中創建2D和3D圖表、日志等。“現在，任何人都可以將任何機器人操作系統（ROS）的打包文件拖放到 Webviz 中，以獲得對機器人數據的即時可視化了解。”Cruise公司的軟件工程師埃絲特·韋恩（Esther Weon）在一篇媒體文章中寫道。

在自動駕駛領域，開源正變成一種趨勢，但開源的目的并不是完全一樣的。

行業內軟件數據集開放

有的公司開源的目的是做推廣，只有大家用起來才能讓技術發展的更快。比如去年，傳感器公司 FLIR systems發布了1萬多張自動駕駛汽車的熱圖像數據集，供更多開發人員用于測試和培訓自動駕駛汽車。

在以上這些數據集的基礎上，FLIR最近又宣布了FLIR熱成像區域數據集程序，用于機器學習ADAS和自主車輛系統。該公司正積極收集美國主要城市的各種天氣和道路狀況的熱數據，并計劃向開發商發布特定城市的數據集，據說舊金山會是其中的第一個。

“創建數據集需要耗費大量時間和資源，而FLIR創建的數據集能使行業更快地評估下一代算法上的熱傳感器。”FLIR業務部門總裁弗蘭克·潘尼西（Frank Pennisi）在一份新聞聲明中表示，“當AEB系統與可見光攝像機相結合、當熱與可見光、激光雷達、雷達、熱傳感器數據融合在一起，再加上機器學習，將創建一個更全面、更復雜、更安全的系統，用于識別和分類道路物體，特別是在自動駕駛模式下的行人和其他生物。”

熱傳感器相對于其他傳感器并沒有普遍的應用，FLIR公司通過開源的方式，讓更多應用熱傳感器的公司能夠輕松上手。

有的公司開源歸開源，他們會留一手。拿數據集為例，目前，全球主流的自動駕駛測試數據集包括Cityscapes、Imagenet（ILSVRC）、COCO、PASCAL VOC、CIFAR、MNIST、KITTI、LFW等，基本都為自動駕駛場景下的視覺算法評測數據集。不過，有企業專家表示“開放的越多越好，核心數據集都沒開放。”

此前，安波福（Aptiv）宣布，將全面開放其自動駕駛汽車開源數據集nuScenes，并稱其是第一家向公眾開放此類安全數據的公司。據了解，nuScenes覆蓋1000個“場景”，數據收集自波士頓和新加坡各地，包括140萬張圖像、39萬個LiDAR掃描和140萬個人工標注的3D物體邊界框，據稱是迄今為止發布的最大的多模3D自動駕駛汽車數據集。據了解，目前已有1000多名用戶和200多個學術機構注冊訪問該數據集。不過，有專家認為安波福此舉噱頭大于實用。“這個數據集針對波士頓、新加坡等地，對國內基本上沒用。” 而且，訓練數據需要考慮到傳感器的技術條件和它在車上的裝載位置，即使一家公司在采集數據時用了和安波福完全相同的配置方式，如果不對視差進行調整，也得不到有用的訓練數據。

當然，還有一些企業開源是為了提前占領行業的標準等。

硬件開放

除了軟件，硬件方面也值得關注。本月早些時候，傳感器解決方案公司Aceinna發布了OpenIMU 300RI，這是一個用于智能汽車、機器人、建筑和農業應用的開源慣性測量單元（IMU）。

Aceinna的產品經理詹姆斯？芬內利（James Fennelly）說：“為了獲得最佳性能，需要針對每個車輛平臺和應用程序進行定制。Open IMU 300R為設計人員提供了一個靈活的、易于集成的IMU解決方案，可以輕松地為各種車輛和應用程序進行優化。”

通過開源其IMU硬件，Aceinna的目標是為工程師提供一個可以應用于各行業的強大的傳感器解決方案。封閉的解決方案會阻礙行業工程師共同對特定平臺算法群策群力從而全面優化，而開源IMU的目的之一就是要改變這一點。