2024年3月1号，2024国际自动驾驶挑战赛正式启动。本次挑战赛由上海人工智能实验室主办，并联合多家国内外机构共同举办。多位国内外知名专家学者组成赛事指导与评奖委员会。本赛事旨在深入探讨自主系统面临的任务和挑战，为全球参赛者提供展示技术与创新的舞台。在本次大赛中，我们对参赛者不设置过多的限制，如允许同一机构多个队伍参赛，允许使用所有公开数据集及预训练权重，允许一个队伍同时获得多个奖项等。本次比赛共设七个赛道，获胜者有机会获得高达两万七千美金奖励，还有机会被邀请在国际顶级期刊进行投稿。我们还为每个赛道准备了详细的参赛指引及基准模型，点击每个赛道对应链接即可访问。
比赛官网：
https://opendrivelab.com/challenge2024
主活动：
CVPR 2024论坛 - Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems (Seattle, USA)
相关活动：
四月下旬：第三届中国三维视觉大会（China3DV 2024）http://www.csig3dv.net/2024/competition.html六月中旬：线下活动（北京/上海）赛题介绍端到端自动驾驶
由于先前数据集规模有限、开环和闭环指标不一致等原因，导致难以使用真实数据对感觉运动驱动策略进行基准测试。此赛道中，将使用大规模数据弥合两种评估范式之间的差距，并通过在短时序范围内的BEV抽象建模，实现高效开环评测，同时更好地与闭环评估保持一致。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#end_to_end_driving_at_scale数据量：约2T测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/e2e-driving-2024
世界模型
作为现实的抽象时空表征，世界模型可根据观测到的当前状态预测未来状态，对世界模型的学习将促进基础模型性能提升至新水平。模型需要在只有视觉输入的情况下，预测出未来时刻的点云，以证明其对世界的预测能力。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#predictive_world_model数据量：约2T参考训练时间：样本数据上，8卡A100，3天测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/predictive-world-model-2024
占据栅格和运动估计
三维框往往不足以描述一般物体，受机器人学概念的启发，可将感知表征描述成对栅格化三维空间的占据情况预测。在这个赛道中，参赛者不仅要给出三维空间的栅格化表示，还须给出栅格的运动预测。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#occupancy_and_flow自动驾驶挑战赛@China3DV ：https://huggingface.co/spaces/China3DV-S/occupancy-and-flow-2024数据量：约70GB参考训练时间：8卡 3090，2天测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024-S/occupancy-and-flow-2024
具身多模态三维视觉定位
相比驾驶场景，室内的具身三维感知系统面对的是包含语言指令的多模态输入、更复杂的语义理解、更多样的物体类别和朝向，以及大不相同的感知空间和需求。基于此，大赛构造了一套第一视角的多模态全场景三维感知工具包 EmbodiedScan。这项任务的目标是：给定关于特定物体的语言描述，检测出目标物体的类别以及带朝向的三维框。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#multiview_3d_visual_grounding数据量：约 1.5T参考训练时间：样本数据 8 卡 A100 0.5天，全量数据 8 卡 A100 3天测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024/visual-grounding-2024
CARLA自动驾驶挑战赛
CARLA自动驾驶挑战要求车辆通过一组预先定义的路线。车辆行驶路线中涉及复杂的情况，如高速公路、城区、住宅区和乡村等环境，同时包含日光、日落、夜晚以及雨、雾等光照和天气，为自动驾驶系统的闭环评测提供了可能。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#carla测试服务器：https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/2098/overview
大语言模型在自动驾驶中的应用
通过引入语言信息，DriveLM数据集将大语言模型与自动驾驶系统连接起来，并最终通过引入语言的推理能力做出决策，确保规划的可解释性。以多视角图像为输入信息，模型须回答涉及驾驶的多方面问题。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#driving_with_language数据量：训练集4072帧，测试集799帧，每帧约90个问答对参考训练时间：8卡V100，1天测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024/driving-with-language-2024
无图驾驶
在没有高清地图的情况下，自动驾驶汽车需要高水平的场景理解能力，本赛道旨在探索场景推理能力的极限。将多视角图像和标清地图作为输入信息，神经网络不仅要输出车道和交通元素的感知结果，同时还须输出车道之间、车道和交通元素之间的拓扑关系。
赛道信息：https://opendrivelab.com/challenge2024/#mapless_driving自动驾驶挑战赛@China3DV ：https://huggingface.co/spaces/China3DV/mapless-driving-2024数据量：约200G参考训练时间：8卡V100，1天测试服务器：https://huggingface.co/spaces/AGC2024/mapless-driving-2024
赛程安排
以下时间均为北京时间，详情请参照大赛官方网站。
即日起-2024年6月1日：参赛报名2024年3月1日：比赛正式开始2024年3月25日：测试服务器开放2024年6月1日：测试服务器关闭2024年6月18日：比赛结果公布指导与评奖委员会
按照姓名笔画排序；名单持续更新中。
乔宇
上海人工智能实验室
领军科学家，主任助理
刘青山
南京邮电大学
副校长
杨小康
上海交通大学
人工智能研究院执行院长
李升波
清华大学
车辆学院党委书记，国家高层次领军人才，教授
张亚勤
清华大学
中国工程院外籍院士，智能产业研究院院长，讲席教授
陈宝权
北京大学
智能学院副院长，博雅特聘教授
夏华夏
美团
首席科学家，副总裁
高新波
重庆邮电大学
党委副书记，校长，教授
薛建儒
西安交通大学
教授
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