水面自主驾驶在执行危险性高且耗时的任务中发挥着至关重要的作用，例如海上监视、遇险人员救援、环境监测、水文测绘以及垃圾清理等。本文提出了WaterScenes，这是首个面向水面自主驾驶的多任务4D雷达-相机融合数据集。所使用的无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle, USV）配备有4D雷达和单目相机，能够提供全天候的感知能力，有效识别与物体相关的信息，包括颜色、形状、纹理、距离、速度、方位角和俯仰角。针对水面常见的静态与动态目标，我们分别对相机图像进行像素级标注，对雷达点云进行点级标注。除基础感知任务（如目标检测、实例分割和语义分割）外，本数据集还提供了自由空间分割与水线分割的标注信息。基于多任务、多模态数据，我们对雷达与相机的单模态以及融合模态进行了基准实验。实验结果表明，4D雷达与相机的融合显著提升了水面环境下的感知精度与鲁棒性，尤其在光照不良和恶劣天气条件下表现更为突出。WaterScenes数据集已公开，访问地址为：https://waterscenes.github.io。