# 自動駕駛

GAIA-2 是 Wayve 開發的先進視頻生成模型，旨在為自動駕駛系統提供多樣化和複雜的駕駛場景，以提高安全性和可靠性。該模型通過生成合成數據來解決依賴現實世界數據收集的限制，能夠創建各種駕駛情境，包括常規和邊緣案例。GAIA-2 支持多種地理和環境條件的模擬，幫助開發者在沒有高昂成本的情況下快速測試和驗證自動駕駛算法。

NVIDIA Cosmos是一個先進的世界基礎模型平臺，旨在加速物理AI系統的開發，如自動駕駛車輛和機器人。它提供了一系列預訓練的生成模型、高級分詞器和加速數據處理管道，使開發者能夠更容易地構建和優化物理AI應用。Cosmos通過其開放的模型許可，降低了開發成本，提高了開發效率，適用於各種規模的企業和研究機構。

OpenEMMA是一個開源項目，復現了Waymo的EMMA模型，提供了一個端到端框架用於自動駕駛車輛的運動規劃。該模型利用預訓練的視覺語言模型（VLMs）如GPT-4和LLaVA，整合文本和前視攝像頭輸入，實現對未來自身路徑點的精確預測，並提供決策理由。OpenEMMA的目標是為研究人員和開發者提供易於獲取的工具，以推進自動駕駛研究和應用。

智趣AI甄選是一個專注於人工智能領域的綜合性平臺，旨在洞察行業發展前景，精選並展示國內外的AI產品與應用。平臺提供豐富的學習資源，行業融合案例分析，助力用戶洞悉AI發展趨勢，與AI技術同行，共創未來。

DiffusionDrive是一個用於即時端到端自動駕駛的截斷擴散模型，它通過減少擴散去噪步驟來加快計算速度，同時保持高準確性和多樣性。該模型直接從人類示範中學習，無需複雜的預處理或後處理步驟，即可實現即時的自動駕駛決策。DiffusionDrive在NAVSIM基準測試中取得了88.1 PDMS的突破性成績，並且能夠在45 FPS的速度下運行。

We, Robot 是特斯拉公司展示其在自動駕駛技術和機器人技術領域願景的頁面。它強調了特斯拉對於創建可持續未來、提高交通效率、可負擔性和安全性的承諾。該頁面介紹了特斯拉的全自動駕駛技術（監督）以及未來自動駕駛汽車和機器人的潛在應用，如Robotaxi、Robovan和Tesla Bot。這些技術旨在通過自動化提高日常生活的便利性，同時減少交通事故，降低交通成本。

Depth Pro是一個用於單目深度估計的研究項目，它能夠快速生成高精度的深度圖。該模型利用多尺度視覺變換器進行密集預測，並結合真實與合成數據集進行訓練，以實現高準確度和細節捕捉。它在標準GPU上生成2.25百萬像素深度圖僅需0.3秒，具有速度快、精度高的特點，對於機器視覺和增強現實等領域具有重要意義。

OmniRe 是一種用於高效重建高保真動態城市場景的全面方法，它通過設備日誌來實現。該技術通過構建基於高斯表示的動態神經場景圖，以及構建多個局部規範空間來模擬包括車輛、行人和騎行者在內的各種動態行為者，從而實現了對場景中不同對象的全面重建。OmniRe 允許我們全面重建場景中存在的不同對象，並隨後實現所有參與者即時參與的重建場景的模擬。在 Waymo 數據集上的廣泛評估表明，OmniRe 在定量和定性方面都大幅超越了先前的最先進方法。

博登智能自主研發的數據標註處理平臺——BASE（Boden Annotation Service Enhancement），具有超強適用性，可完成從數據採集、清洗、標註到驗證的全套服務。BASE平臺覆蓋了包括語音、文本、圖像、視頻、點雲等多種模態類型的數據處理能力，通過AI輔助標註的形式，相較於傳統的標註方式，幫助企業節省了高達30%-40%的成本，並提升50%以上的效率，已經獲得了市場的廣泛認可。 數據處理平臺——BASE平臺能夠支持開展包括通用圖像標註，3D/4D點雲標註，圖片點雲融合標註，NLP文本標註，醫療影像標註，視頻描述標註，音素標註，音頻標註等標註業務。

Silo AI 是歐洲最大的私人人工智能實驗室，與行業領導者合作開發智能設備、自動駕駛車輛、工業4.0和智能城市。其產品和技術致力於將最先進的人工智能帶入生產，為客戶帶來利益。

DriveVLM是一個自動駕駛系統，它利用視覺語言模型(VLMs)來增強場景理解和規劃能力。該系統通過獨特的推理模塊組合，包括場景描述、場景分析和分層規劃，以提高對複雜和長尾場景的理解。此外，為了解決VLMs在空間推理和計算需求上的侷限性，提出了DriveVLM-Dual，這是一個混合系統，結合了DriveVLM的優勢和傳統自動駕駛流程。在nuScenes數據集和SUP-AD數據集上的實驗表明，DriveVLM和DriveVLM-Dual在處理複雜和不可預測的駕駛條件方面非常有效。最終，DriveVLM-Dual在生產車輛上進行了部署，驗證了其在現實世界自動駕駛環境中的有效性。

GenAD是由上海人工智能實驗室聯合香港科技大學、德國圖賓根大學和香港大學共同推出的首個大規模自動駕駛視頻生成模型。它通過預測和模擬真實世界場景,為自動駕駛技術的研究和應用提供支撐。GenAD在理解複雜動態環境、適應開放世界場景、精準預測等方面具有較強能力,能夠通過語言和行車軌跡進行控制,並展現出應用於自動駕駛規劃任務的潛力,有助於提高行車安全性和效率。

GAIA-1是一種具有90億參數的通用式生成世界模型,專為自動駕駛而設計。它可以通過視頻、文本和動作輸入生成逼真的駕駛場景視頻,並可以精細控制自己車輛的行為以及場景中的特徵。GAIA-1利用多模態學習方法,可以生成豐富多樣的駕駛場景,增強自動駕駛系統的學習和解釋能力。它的關鍵功能包括:基於視頻、文本和動作的生成能力、可控性高、支持長時間生成、可擴展等。GAIA-1可用於自動駕駛研究、仿真、數據增強等多種應用場景。它代表了生成式AI在自動駕駛領域的先進探索,為創新提供了無限可能。

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