当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

自动驾驶论文权威发布_以汽修为题的论文(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

自动驾驶论文

【技术向】从多模态大模型迁移到自动驾驶我们从Waymo最近发布的一篇论文EMMA入手网页链接（非常早期，不代表实际量产方向）简单来说，这个工作将Gemini模型迁移到了自动驾驶系统上。 - EMMA建立在Gemini模型之上，接受摄像头图像和纯文本形式的非视觉输入，如高级驾驶命令和历史背景。 - 通过将驾驶任务重新构想为视觉问题回答（VQA）问题，EMMA利用了Gemini的预训练能力，同时保留了其丰富的世界知识。 - EMMA在微调后能够生成各种驾驶输出，如运动规划的未来轨迹、感知对象、道路图元素和场景语义。这篇论文其实与之前理想汽车发布的DriveVLM 双系统有点像，只不过，这篇论文更进一步，将两个系统融合为同一个系统，直接在单个大型神经网络中输出了3D对象检测、道路图估计和场景理解，还有最后的运动规划结果（图一）。这其实也符合技术趋势，在理想汽车双系统发布时，其实在选择某个系统的输出时，应该还需要一个判别结果作为选择依据。这个判别可能是规则的，也可能是另一个网络任务。 EMMA就是将这个两个任务融合，更加激进。从一些学界公认的Benchmark看，EMMA 取得了不错的成果，但是对比起来看，这么巨大的参数量的迁移结果，并不比DriveVLM 有飞跃的提升（图二）。最后这篇论文提出了非常有意思的一个疑问，因为Gemini 在训练时只有video和Text 的数据，没有3d信息（lidar，radar），能力迁移会有很多问题，所以即使waymo是一家L4 公司，他们也没有在设计任务时将Lidar 考虑进去。这与我上次在聊小鹏去激光雷达的逻辑很像。如果我们相信需要大规模的其他领域的知识来训练系统，我们怎么才能确定，在Scaling Law 基础下，Lidar 是有效的呢？因为没有大量其他领域的lidar数据，我们似乎失去了一次机会。单纯靠驾驶场景的lidar video 数据进行迁移，应该是不够的。「汽场全开」「微博新知」

深夜读到一篇有意思的论文，西南政法大学郑志峰教授的《自动驾驶汽车“电车难题”的伦理困境与立法因应》。这篇论文虽然没有直接提及2024年9月24日颁布实施的国标GB/T 44721-2024 《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》，但是实际上对于该项国标规定的最小风险策略（MRM）的条件进行了回应，对于目前L3自动驾驶要求的最小风险策略的制定有一定的借鉴意义，甚至对于目前L2级智能辅助驾驶主动安全功能的设计也有一定的参考价值。太晚了，明天再分享具体内容，各位有兴趣可以直接关注华政法学公众号阅读全文。「自动驾驶」

「NVIDIA」【用于自主系统的实时检测基础模型】基于大规模互联网数据训练的基础模型（如大语言模型 LLM）具有零样本泛化能力，这使其成为检测和缓解机器人系统分布外故障模式的一项前景广阔的技术。 NVIDIA 的研究表明，即便使用相对较小的语言模型，NVIDIA 快速异常分类器的性能也优于基于最先进 GPT 模型的自回归推理。这使得我们的实时检测能够在资源和时间受限的情况下，提高动态机器人系统（如四旋翼飞行器或自动驾驶车辆）的可信度。 NVIDIA Research 与斯坦福大学的这一合作成果在 RSS（Robotics：Science and Systems）2024 上荣获优秀论文奖。「自动驾驶汽车」「生成式AI」「仿真」「自动驾驶安全」NVIDIA英伟达中国的微博视频

荣耀MagicOS 智能体一句话点咖啡太方便了！！看现场演示才能真正体会到什么叫做真方便，确实能教给AI我们何必亲自操作繁琐的步骤，荣耀的创新让AI的交互拥有了体验新进阶。处处有AI，处处有惊喜，智慧互联、流畅性能、隐私安全、科技美学、创作办公，荣耀这一整套AI非常可靠，全栈Vulkan图形、AI预测调度、直觉交互动效三大引擎让手机真正懂我们。回归到实际的使用中AI换脸检测，魔法修图，同声传译，论文对比都非常实用刚需，还能荣耀任意门一圈即开，搭配灵动多胶囊让AI随时召唤，随时配合我们的使用。迫不及待想体验搭载新系统的手机了，感受一下AI时代荣耀的答卷，和YOYO一起开启自动驾驶时代！

2016 年，Mobileye 创始人 Shashua 就发表了一篇阐释端到端系统的论文，研究将机器学习应用到自动驾驶中。正因为如此，看过世界才知道，只靠端到端解决不了智驾的所有问题。于是，Mobileye 选择了一条与主流端到端不同的路线——把端到端 AI 优势与专门算法融为一体的复合 AI 系统，简称 CAIS。在 Mobileye 的理念中，最新的 AI 技术必须要用负责任的方式整合进自动驾驶。端到端更像一把双刃剑，好处是没有粘合代码、无监督学习，但问题也出在这儿。一方面粘合代码从线上转移到线下，另一方面用无监督数据学习存在计算器问题、捷径学习问题以及长尾问题。什么是计算器问题？就是深度学习也有干不好的事，比如要它算长乘法就很容易出错，那最好的办法就是引入 Python 代码做的计算器，快且准。端到端自动驾驶的困境在于，不是所有东西无监督都可以学习。 Mobileye 用三层冗余系统解决神经网络黑箱的问题，引入抽象概念解决无监督数据的问题，用传感器高阶融合解决传统方案的低阶融合。在 CAIS 里，有三个冗余系统，主系统用端到端预测车道位置，备用系统随时预备进行安全接管，监护系统用来检测主系统的预测是否准确，从而形成安全的自动驾驶闭环。很严肃地说：端到端汹涌而至，但我们仍然需要腾出反思与审视的空间。这或许才是 Mobileye 城区智驾能给人安全感的根本原因。羊角锤是我等人的共创视频

清华法硕23年真题解析及备考指南 𐟓š 清华法硕23年笔试真题解析 𐟓 笔试内容：中文闭卷考试，时长2小时，满分100分。两道小论文题目，一道材料论文和一道主题论文。难度适中，但高分不易，主要考察学生对专业知识的理解和运用能力。 𐟓– 真题回顾：阅读荀子的治国观点，写一篇论文，标题自拟。分析法律与科技的关系，科技对法律的挑战是什么？ 𐟓š 解析与思路：荀子的治国观点：材料理解：文言文材料是清华特色，之前有商鞅变法、亲亲相隐等材料，用初高中文言文底子不难理解。解题思路：可以先概括材料观点，对人治、法治下定义，结合法制史分析古代重人治、轻法治的原因，再运用法社会学、法理学知识剖析二者关系，最后总结当代中国对人治法治的态度，如何实现二者的平衡。法律与科技的关系：材料理解：清华对法律与科技格外偏好，从17年的共享经济和人工智能到19年的大数据、AI对就业和职业的冲击，法与科技已经成为备考清华法硕的重要主题。解题思路：可以从立法、司法、执法、守法几个方面分别论述人治法治的冲突与权衡。关注萝卜快跑、无人自动驾驶、ChatGPT、生成式人工智能、SORA等话题，浏览清华法学院老师近两年发布的和法律与科技相关的论文，摘录新兴概念，背诵有趣案例和观点，从老师论文的角度分析科技对法律的挑战。 𐟓 备考建议：多关注法律与科技的前沿话题，了解新兴概念和案例。练习写作，提高论文写作能力和逻辑思维能力。结合法制史、法学名著、法律谚语等丰富论文内容。 𐟓š 清华法硕备考指南 𐟓– 关注热点：萝卜快跑、无人自动驾驶、ChatGPT、生成式人工智能、SORA等话题。清华法学院老师近两年发布的和法律与科技相关的论文。 𐟓 练习写作：多写论文，提高写作能力和逻辑思维能力。结合法制史、法学名著、法律谚语等丰富论文内容。 𐟓š 备考资源：清华项目书完整资料，面试分享内容超多见下期哦𐟌œ 𐟌Ÿ 祝大家备考顺利，取得好成绩！

车辆工程专业毕业论文选题指南𐟚— 车辆工程专业的同学们，毕业论文选题是你们学术旅程中的一座重要里程碑。以下是一些建议，帮助你们在选题时不再迷茫！ 𐟔智能驾驶系统自动驾驶的决策与控制系统智能车辆的环境感知与识别 𐟔新能源汽车技术电池管理系统的优化与设计电动汽车热管理技术 𐟔车辆动力学与性能车辆悬挂系统的设计与优化汽车NVH性能的研究与改进 𐟔汽车设计与制造轻量化材料在车身设计中的应用汽车模具设计与制造在选题时，建议你们结合自己的兴趣、导师的研究方向以及当前行业的热点进行综合考虑。同时，记得查阅相关文献，确保选题的可行性和创新性。最后，不要害怕选题，大胆尝试，享受研究的过程，相信你们会有所收获！

浪潮SimpleBEV：多模态新突破 𐟓š 本周，我们深入研究了浪潮科技在arXiv上发布的图像+激光雷达多模态融合感知算法框架SimpleBEV。这篇文章在BEVFusion的基础上进行了改进，显著提升了感知性能。 𐟔 一、论文核心亮点在本文中，作者提出了一种名为SimpleBEV的感知算法模型。通过在nuScenes数据集上的实验，SimpleBEV实现了77.6%的NDS指标，在3D目标检测任务上达到了SOTA的感知性能。整体网络框架图如下： 𐟓Š 二、研究背景感知在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达和图像传感器，以获得准确、全面的感知结果。激光雷达点云提供精确的定位和几何信息，而图像则提供丰富的语义信息。由于这两类传感器数据的互补特性，许多研究工作都在关注如何更好地融合视觉和激光雷达数据，以提高自动驾驶系统的3D目标检测性能。 𐟔砤𘉣€网络模型结构与技术细节 SimpleBEV算法由两条分支构成：Lidar Branch和Camera Branch。Lidar Branch采用了SECOND点云特征提取网络结构，通过多个稀疏3D卷积层生成多尺度3D特征。为了捕获多尺度目标的能力，作者引入了多尺度特征融合策略。首先，将不同阶段的多尺度3D特征转化为多个二维BEV特征。然后，利用多次上采样和卷积运算融合多个BEV特征，得到最终的LiDAR-BEV特征。 𐟓 核心创新点二：Lidar Branch（针对激光雷达分支的相关改进）激光雷达分支的整体架构如下图所示，采用了常见的SECOND点云特征提取网络结构。通过将多个稀疏3D卷积层依次应用到特征图上，生成多尺度3D特征。此外，为了捕获多尺度目标的能力，作者还引入了多尺度特征融合策略。 𐟓ᠥ››、融合策略最后，将Camera分支和LiDAR分支得到的BEV特征进行通道维度的合并，并送入到BEVEncoder模块完成进一步的特征提取，最后接3D检测头输出最终的3D检测结果。 𐟔 通过这些改进，SimpleBEV算法在多模态感知性能上取得了显著提升，为自动驾驶系统的感知任务提供了新的解决方案。

𐟓š人工智能领域TOP期刊推荐！ 𐟎“想要在人工智能领域发表高水平的论文吗？这里为你推荐了10本TOP级期刊！这些期刊涵盖了目标检测等人工智能的重要研究领域。 𐟔目标检测是找出图像或视频中特定物体，并定位其位置和大小的技术。它在自动驾驶、视频监控、刑事侦查等领域都有广泛应用。 𐟓–通过在这些TOP期刊上发表论文，不仅可以证明你的科研能力和潜力，还是本科保研、硕博毕业、硕士申博的强力加分项！ 𐟌Ÿ快来看看这些期刊，为你的学术研究提供参考吧！记得点赞关注哦，我们会持续分享SCI论文干货！有任何问题，欢迎随时来询。

都灵理工大学汽车工程专业全解析 𐟚— 本科 / 汽车工程 𐟔𙦎ˆ课语言：英语授课、英意双语授课 𐟔𘨯𞧨‹目的：提供汽车系统、其主要子系统和生产层面的基础知识，培养初级设计师，能够在研发和生产过程管理阶段不断应用最新技术和方法，为集成汽车系统的开发和管理做出贡献。 𐟔𙨯𞧨‹内容：第一年：涵盖所有工程课程（数学、物理、化学、计算机科学），同时学习英语。第二年：学习基础科目（绘图、物理和高级数学分析），下半年深入学习应用力学、材料科学、电气工程和电子学。第三年：专注于机器制造、生产技术、热机和电机以及自动控制等特定主题。此外，还将研究最新的汽车问题，例如减少消耗、排放和环境影响，以及自动驾驶和联网汽车。课程结束时，需完成论文任务。 --- 𐟚— 硕士 / 汽车工程 𐟔𘦎ˆ课语言：英语授课 𐟔𙨯𞧨‹目的：培养学生将所学知识应用于汽车及其零部件设计以及生产方法和流程的能力；在跨学科团队中开展工作，重点关注产品和流程创新方面；整合所学知识，与不同领域的专家进行交流；通过了解公司动态，在公司中开展工作。 𐟔𘨯𞧨‹结束后：能够运用创新技术和方法，为汽车及其零部件的设计和开发以及生产流程的管理做出积极贡献。 𐟔𙨯𞧨‹内容：第一年：学习电动和混合动力系统的主要车辆系统：电动机、电池组和内燃机、能源管理、车辆动力学控制系统和驾驶员辅助系统、车身及其空气动力学。第二年：在自动驾驶和联网车辆、工业流程、产品设计、产品开发4个方向中择其一进行细分方向的学习。课程结束时，必须通过期末考试，其中包括撰写论文。

专栏内容推荐

835 x 371 · jpeg
他们用ChatGPT方式搞自动驾驶，论文入选了ICRA 2023 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1349 x 498 · png
2022/3/2|自动驾驶|论文 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 461 · jpeg
自动驾驶最全基础知识、课程、论文、数据集、开源软件等资源整理分享 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 480 · jpeg
2021自动驾驶论文总览（CVPR+ICRA+IROS） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 1040 · jpeg
本田Legend Hybrid EX成为全球首款获得认证的三级自动驾驶汽车-新浪汽车
素材来自:k.sina.com.cn

1456 x 816 · png
AI前沿速报0622：自动驾驶论文获CVPR最高奖_模型_研究人员_视觉
素材来自:sohu.com

1683 x 1109 · png
【论文速递11-13】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
780 x 1102 · jpeg
自动驾驶论文Word模板下载_编号lxpjdzwp_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com

929 x 484 · png
【论文速递11-14】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1440 x 1080 · jpeg
自动驾驶车辆完成1000公里封闭路测—新闻—科学网
素材来自:news.sciencenet.cn
1080 x 521 · jpeg
「2022自动驾驶技术未来发展趋势」自动驾驶商业化驱使工程力和产品力成为主流-CarMeta
素材来自:car-metaverse.com

1364 x 753 · png
【自动驾驶 - 博士论文】《共享空间中自动驾驶汽车的主动和社交导航》格勒诺布尔大学 - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai

720 x 390 · png
每日自动驾驶论文速递-学习一种“驾驶场景语言” - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

780 x 1102 · jpeg
人工智能系统在自动驾驶中的应用论文Word模板下载_编号qjwrbrwg_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
1801 x 1246 · png
【论文速递12-21】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 711 · png
【论文速递11-10】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
693 x 546 · png
【论文速递1-20】自动驾驶方向优质论文及代码分享 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2524 x 664 · png
【论文速递11-10】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

932 x 329 · png
【论文速递11-19】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

823 x 357 · png
【论文速递11-11】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 939 · jpeg
【论文速递11-12】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 252 · png
【论文速递11-14】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1777 x 392 · png
【论文速递10-15】自动驾驶方向优质论文与代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 226 · png
【论文速递1-20】自动驾驶方向优质论文及代码分享 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

636 x 902 · png
【无人驾驶文献】无人驾驶、自动驾驶综述论文推荐_王博（Kings）的博客-CSDN博客_自动驾驶论文
素材来自:blog.csdn.net
720 x 480 · jpeg
辅助驾驶和自动驾驶有什么区别 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 179 · png
【论文速递12-29】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1057 x 720 · png
轨迹规划算法提升复杂路口通过安全性与合理性，接近人类驾驶水平 | 自动驾驶论文解读_AI&大模型_刘燕_InfoQ精选文章
素材来自:infoq.cn
1471 x 629 · png
【论文速递11-14】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1768 x 1477 · png
【论文速递1-26】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1280 x 612 · png
轨迹规划算法提升复杂路口通过安全性与合理性，接近人类驾驶水平 | 自动驾驶论文解读_AI&大模型_刘燕_InfoQ精选文章
素材来自:infoq.cn

1536 x 867 · jpeg
What the In-Vehicle Infotainment provides? - FIC
素材来自:fic.com.tw
1146 x 717 · png
轻松啃透自动驾驶论文！华科博士逐句解读AI顶会，基于图神经网络的车辆轨迹预测，带你轻松搞定毕设！！无人驾驶|特斯拉|GNN|Transformer|人工智能_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com

1230 x 592 · jpeg
【领域论文】自动驾驶E2E/LLM/GPT/AIGC论文总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1771 x 997 · png
【论文速递2-14】自动驾驶方向优质的论文及其代码 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)