商湯科技推出首個“感知決策一體化”自動駕駛通用大模型
6月18日-22日,全球計算機視覺盛會CVPR 2023(Computer Vision and Pattern Recognition)在加拿大溫哥華舉行。本屆CVPR論文投稿總量達9155篇,最終共有2369篇論文被接收。最佳論文候選為12篇,接收率僅為0.13%。
商湯兩篇論文登上最佳論文候選名單(Award Candidate),其中自動駕駛研究論文《Planning-oriented Autonomous Driving》(以路徑規劃為導向的自動駕駛)斬獲本屆CVPR最佳論文獎(Best Paper Award)。
(資料圖片僅供參考)
這是CVPR歷史上第一篇以自動駕駛為主題的最佳論文,該論文首次提出感知決策一體化的自動駕駛通用大模型UniAD,開創了以全局任務為目標的自動駕駛大模型架構先河, 標志著自動駕駛技術的重要突破, 為自動駕駛技術與產業的發展提出了新的方向。
CVPR 2023最佳論文,自動駕駛研究獲重要突破
自動駕駛技術高度復雜,需要融合多學科領域的知識和技能,包括傳感器技術、機器學習、路徑規劃等方面。自動駕駛還需要適應不同的道路規則和交通文化,與車輛和行人進行良好交互,以實現高度可靠和安全的自動駕駛系統。大部分自動駕駛相關的工作都聚焦在具體的某個模塊,缺少能夠實現端到端聯合優化的通用網絡模型。
論文提出的自動駕駛通用算法框架——Unified Autonomous Driving(UniAD)首次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預測,占據柵格預測以及規劃整合到一個基于Transformer 的端到端網絡框架下,更高效契合了“多任務”和“高性能”的特點,取得自動駕駛技術研究重要突破。
商湯科技聯合創始人、首席科學家、絕影智能汽車事業群總裁王曉剛表示,UniAD是業內首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案,并且整體系統和性能取得大幅提升,代表了未來自動駕駛技術的發展趨勢。
這種端到端的優化在多項關鍵技術指標上超越了SOTA。比如,多目標跟蹤準確率超越SOTA 20%,車道線預測準確率提升30%,預測運動位移誤差降低38%,規劃誤差降低28%。
UniAD 是一項極具創新性的自動駕駛技術,且因其具有很大的潛力和應用價值,目前在學術界和工業界都引起了廣泛興趣和關注。
隨著通用人工智能(AGI)引領的二次革命的到來,以此為基礎,期待在未來能推動實現更高階的自動駕駛人工智能。
CVPR 2023最佳論文候選,加速推動AIGC時代真實感3D內容生成
面向真實 3D 物體的感知、理解、重建與生成是計算機視覺領域一直倍受關注的問題。由于缺乏大規模的真實掃描三維數據庫,最近在三維物體建模方面的進展大多依賴于合成數據集。
為促進現實世界中3D感知、重建和生成的發展,論文《OmniObject3D: Large-Vocabulary 3D Object Dataset for Realistic Perception, Reconstruction and Generation》提出了OmniObject3D,一個具有大規模高質量真實掃描3D物體的大型詞匯3D物體數據集,覆蓋近200個類別、約6000個三維物體數據,包括高精表面網格、點云、多視角渲染圖像和實景采集的視頻,借助專業掃描設備保證了物體數據的精細形狀和真實紋理。
OmniObject3D是目前學界最大的真實世界三維掃描模型數據集,為未來三維視覺研究提供了廣闊空間。
利用該數據集,研究人員精心探討了點云識別、神經渲染、表面重建、三維生成等多種學術任務的魯棒性和泛化性,驗證其從感知、重建、到生成領域的開放應用前景,有望在AIGC 時代推動真實感3D生成方面發揮至關重要的作用。持續引領前沿創新,是商湯在以大裝置SenseCore和大模型為核心的AI基礎設施領域長期投入,并堅持產學研協同創新的成果。
王曉剛教授認為,在大算力、大數據的支撐下,大模型將以更強大的通用能力引發人工智能領域的巨大變革,同時也會拓展我們的研究視野,激發新一輪研究范式革新。
自今年4月初“商湯日日新SenseNova”大模型體系公布以來,商湯的大模型已在氣象預報、遙感解譯、開放環境中的決策問題等領域取得了諸多突破性成就。未來,商湯將繼續與產學研各界共同擁抱和探索大模型帶來的范式革新,為AI的前沿探索開拓新方向和新路徑。
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