自动驾驶

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解近年来，自动驾驶技术发展迅速，在驾驶感知、运动预测、规划等领域取得了重大进展，为实现更准确、更安全的驾驶决策奠定了坚实的基础。 其中，端到端自动驾驶技术取得了重大突破，端到端方法以大规模数据为基础，展现出卓越的规划能力。

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 论文链接：：：：大型实际驾驶数据集推动了有关自动驾驶数据驱动运动规划器的各个方面的研究，包括数据增强、模型架构、奖励设计、训练策略和规划器架构。 在处理复杂和少样本情况下，这些方法有较好的表现。

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面 && 笔者理解传统的自动驾驶主要可以分为感知、预测、规控三个大的部分，其中预测模块承担着十分重要的角色，为下游规划路径提供重要的信息。 然而，现实世界驾驶环境的复杂性，其中包括多个动态智能体（如车辆和行人）之间的相互作用，给预测造成了不小的挑战。

近日，极佳科技联合中国科学院自动化研究所、理想汽车、北京大学、慕尼黑工业大学等单位提出DriveDreamer4D，是首个利用世界模型增强 4D 驾驶场景重建效果的工作。 DriveDreamer4D 可以大幅提升多种自动驾驶 4D 重建算法的效果，在 user study 实验中获得了超过 80% 的偏好投票，为走向空间智能和 4D 世界模型迈出了坚实的一步。 论文链接：：：。

这笔资金将被用于进一步扩展 Waymo 的无人驾驶出租车服务。 Alphabet 旗下的自动驾驶子公司Waymo刚刚完成一轮56亿美元的C轮超额认购融资，以进一步扩大其无人驾驶出租车服务。 这是该公司迄今为止筹集的最大一轮融资。

自己称赞自己千句，不如别人称赞你一句。 例如马斯克在播客、推特上经常自称特斯拉的自动驾驶和机器人“天下第一”，但这样的话看多了，难免也有些审美疲劳。 不过，前几天，Andrej Karpathy在No Priors播客中现身，透露了特斯拉在Optimus人形机器人和自动驾驶领域的一些鲜为人知的进展。

作者丨郭思编辑丨陈彩娴围绕大模型应用于自动驾驶的讨论热度持续升温，却呈现出愈发复杂而矛盾的现象。 一方面，资本力量的积极投入，行业巨头纷纷抢占先机。 例如，特斯拉近期推出了其“端到端”的全自动驾驶软件FSD v12版本，并已在美国和加拿大地区逐步面向非员工用户提供更新服务。