地平線促進自由開放的學(xué)術(shù)研究 推動自動駕駛技術(shù)發(fā)展

地平線研究員胡義涵和劉強代表全體合作者上臺領(lǐng)獎

6月，在加拿大溫哥華舉辦的計算機視覺領(lǐng)域頂級會議CVPR上，首篇以自動駕駛為主題的最佳論文“Planning-oriented Autonomous Driving”從近萬篇投稿中脫穎而出。論文中提出“感知決策一體化”的自動駕駛通用大模型UniAD，建立了以全局任務(wù)為目標的自動駕駛大模型架構(gòu)。作為自動駕駛技術(shù)發(fā)展的重要節(jié)點，UniAD模型為自動駕駛技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了新的方法與思路。論文的第一作者以及其他4位研究員均來自地平線。作為武漢大學(xué)的兼職科研人員，他們利用業(yè)余時間開展學(xué)術(shù)研究工作，為自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和突破貢獻出一份堅實的力量。

CVPR作為計算機領(lǐng)域的頂級期刊，其最佳論文的含金量與認可度在相關(guān)學(xué)術(shù)領(lǐng)域乃至行業(yè)專業(yè)人士視野中都是“頂流”般的存在，獲得認可的科研創(chuàng)新成果備受矚目。在今年最佳論文中橫空出世的UniAD模型第一次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預(yù)測，占據(jù)柵格預(yù)測以及規(guī)劃，整合到一個基于Transformer的端到端網(wǎng)絡(luò)框架下，并將各項任務(wù)通過token的形式在特征層面，按照感知-預(yù)測-決策的流程進行深度融合，實現(xiàn)了自動駕駛系統(tǒng)算法性能的全面提升。

回顧傳統(tǒng)端到端自動駕駛系統(tǒng)算法，大多面臨著“真實場景中復(fù)雜視覺信息優(yōu)化困難”以及“按任務(wù)劃分的網(wǎng)絡(luò)模塊間缺乏有效交互”等挑戰(zhàn)。UniAD模型的顯著突破在于能夠同步完成更多任務(wù)，大幅提升各功能模塊間的協(xié)同效率，更優(yōu)秀地在真實駕駛場景下優(yōu)化行車規(guī)劃。此外，該模型在nuScenes數(shù)據(jù)集所有任務(wù)上均達到了SOTA性能，并在預(yù)測和規(guī)劃效果方面遠超其它模型。UniAD模型的「多任務(wù)」和「高性能」特點，完美克服了傳統(tǒng)算法面臨的挑戰(zhàn)，不僅能確保車輛行駛的安全可靠，更有助于加速自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化落地。

地平線自成立以來，高度重視與高校的學(xué)術(shù)聯(lián)動與研究合作。在國家積極推動“產(chǎn)學(xué)研一體化”的號召下，地平線和武漢大學(xué)在自動駕駛算法方向上進行深入合作，并在此機制框架下，積極鼓勵地平線研究人員在業(yè)余時間兼職從事基礎(chǔ)研究和技術(shù)創(chuàng)新。此次收獲的CVPR最佳論文殊榮，充分體現(xiàn)出促進自由開放的學(xué)術(shù)研究在推動自動駕駛技術(shù)發(fā)展方面的重要意義。

用技術(shù)創(chuàng)造美好，讓開放加速落地。地平線高度重視技術(shù)積累，長期以來深耕于智能計算方案與自動駕駛技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用落地，攜手廣泛的行業(yè)合作伙伴為用戶創(chuàng)造美好的智能化體驗。在全人類邁向智能機器人時代的今天，地平線堅信，技術(shù)的價值不在于讓機器更強大，而是讓人更偉大。放眼未來，地平線將堅持以終為始，積極探索前沿技術(shù)，向著“賦能機器，讓人類生活更安全，更美好”的品牌使命大步邁進。
責(zé)任編輯：彭菁