导读

《以路径规划为核心：中国学术团队在国际顶级计算机视觉会议CVPR上荣获最佳论文》

在2023年的全球顶级计算机视觉会议CVPR上，一篇题为《Planning-oriented Autonomous Driving》（以路径规划为导向的自动驾驶）的研究报告脱颖而出，成为年度最佳论文。这篇由中国学术机构主导的研究成果，标志着中国在自动驾驶领域的学术影响力达到了新高度。

亮点摘要

• 获奖论文简介：《Planning-oriented Autonomous Driving》论文在众多投稿中胜出，从9155篇提交作品中筛选至最终评审的2359篇，再从这些作品中精选出12篇候选最佳论文。此研究由上海人工智能实验室、武汉大学及商汤科技共同完成，是中国学术机构首次在CVPR会议上获得最佳论文奖项。

• 学术背景与影响：CVPR会议在全球学术界和工业界享有盛誉，与ICCV、ECCV并列为计算机视觉领域的三大顶级会议。全球顶尖的科研机构和企业，如特斯拉，每年都会在该会议上展示其在自动驾驶领域的最新研究成果。

• 创新点：论文的核心贡献在于提出了一种感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD。这一模型通过集成多任务联合学习的新范式，有效提升了路径规划能力，展示了大模型与自动驾驶产业结合的巨大潜力。

详细解析

随着深度学习技术的发展，自动驾驶算法逐渐演变为一个由多个子任务组成的复杂系统，包括但不限于目标检测、在线建图、轨迹预测、占据栅格预测等。然而，当前的自动驾驶系统设计，无论是采用模块化方案还是多任务框架，都面临着信息损失、任务协调不佳以及优化目标不一致等问题。

此次获奖的研究成果UniAD，通过一个统一的端到端网络框架，成功地将感知、预测和规划三大核心任务整合在一起，解决了上述挑战。UniAD采用了全Transformer模型，通过多组查询向量实现信息的全面融合，并确保所有模块的输出都能有效服务于最终的路径规划目标。

UniAD模型架构与性能

UniAD模型的架构旨在实现多任务和高性能的平衡。它通过统一的端到端网络，将感知、预测、规划等任务整合，显著提高了自动驾驶系统的整体效率和准确性。在真实场景数据集nuScenes上的测试结果表明，UniAD在所有评估任务上均达到业界领先水平，特别是在预测和规划方面，其性能超越了先前的最优方案。

产业应用前景

尽管学术界的研究取得了突破性进展，但从实验室成果到商业应用的转化过程仍然漫长且充满挑战。例如，BEV技术自2021年特斯拉首次引入以来，已有两年时间，但目前只有少数中国企业在这一领域有所突破。

UniAD的大规模应用将面临复杂的技术优化与工程化落地问题，尤其是在计算能力和系统管理方面。论文作者之一、上海人工智能实验室的青年科学家李弘扬博士指出，UniAD的全面自动驾驶框架不仅具备高度的可解释性、安全性，而且支持多模块的持续迭代，是迄今为止最具实际部署潜力的端到端模型。预计其在减少激光雷达和标注成本方面的潜在价值可达千万级别。

行业动态与未来展望

随着UniAD等先进研究的推动，中国自动驾驶行业的技术竞赛正在升温。小鹏和理想汽车等企业已开始筹备研发全栈端到端自动驾驶方案，尽管目前的进展尚不完全成熟，但其潜在的价值不容忽视。

未来，随着更多资源的投入和技术的不断进步，自动驾驶领域有望迎来更加繁荣的创新生态，为公众带来更安全、高效的出行体验。