600个数据集却只用几个，自动驾驶研究卡在数据孤岛！
Autonomous Driving Research Requires a Community-Driven Data Paradigm
📖 AI 总结
这篇NeurIPS 2026立场论文指出，当前自动驾驶研究过度依赖少数几个空间与场景覆盖有限的基准数据集，尽管全球近50个国家的社区已累计产出超过600个自动驾驶数据集，但这种丰富性并未转化为广泛的研究影响力。大多数数据集因碎片化、可见度低、协议不兼容以及基准激励机制偏向少数主导数据集而严重未被充分利用。作者认为，实现“随时随地、面向任何人”的稳健自动驾驶，其瓶颈不仅是建模问题，更是数据范式问题。为此，论文主张建立一种协作式、社区驱动的数据范式，以改善多样化数据集的发现、复用、整合与评估，降低新贡献者的参与门槛，并呼吁学术界与产业界携手，将碎片化数据转化为共享的社区基础设施。
🔑 关键词速览
| 数据范式 | 指研究社区在数据收集、使用、共享和评估方面所遵循的总体模式与惯例。 |
| 基准数据集 | 用于评估和比较算法性能的标准数据集，通常具有广泛认可的评价指标。 |
| 社区驱动 | 强调由研究社区共同参与、协作和贡献来推动发展的方式。 |
| 碎片化 | 指数据集分散、格式和协议不统一，难以整合和复用。 |
| 随时随地的自动驾驶 | 指自动驾驶系统能够在任何地点、任何时间、为任何人提供稳健服务的能力。 |
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