日前，行车记录仪制造商和众包街道级视觉数据供应商Nexar宣布，其月度数据覆盖在过去6个月增长了30%，每月记录了1.3亿英里的驾驶里程数据。

根据官方介绍，这些数据补充了Nexar的3.2万亿张道路图像，有助于填补困扰自动驾驶汽车制造商的关键数据短缺。这些制造商正在训练AI模型，以处理边缘情况，并检测现实世界中的变化。

Nexar提供的数据可用于自动驾驶汽车训练的两个关键领域。第一个领域是针对边缘(或角落)情况进行训练，包括碰撞和其他异常驾驶情况。虽然训练自动驾驶汽车应对极端情况，是实现L4级和L5级自动驾驶的关键突破之一，但数据匮乏是一个现实问题。关于常规驾驶有大量的数据，但由于极端情况比较罕见，汽车制造商很少捕捉到边缘情况。

而第二个用途是变化检测，支持自动驾驶汽车所需的详细地图。目前，自动驾驶汽车高清地图使用昂贵的激光雷达，但随着时间的推移，地图信息会发生变化，而Nexar的图像和AI可以检测这些变化。Nexar的道路数据可以监控和检测街道标志、施工区域、坑洞、护栏、人行道、免费停车位、路面质量、电源箱、褪色路面标记等物体的变化。

变化检测这个功能是非常重要的，也是非常智能的。

随着自动驾驶技术的不断发展，未来会有越来越多的汽车配备自动驾驶系统，并且自动驾驶系统的等级也会越来越高。

自动驾驶技术的发展离不开道路的数据，数据越多，自动驾驶系统的准确性就越高，并且自动驾驶技术也会更加聪明。

自动驾驶技术可以降低驾驶员的劳动强度，避免驾驶员疲劳驾驶，并且可以大幅度降低事故发生的几率。