计算机视觉与自动驾驶研究热点 - 2024年CVPR和ICCV两大顶会的研究热点集中在四大领域：通用计算机视觉、自动驾驶相关、具身智能、3D视觉 [2] - 通用计算机视觉细分方向包括diffusion模型、图像质量评估、半监督学习、零样本学习、开放世界检测等 [3] - 自动驾驶领域聚焦端到端系统、闭环仿真3DGS、多模态大模型、扩散模型、世界模型、轨迹预测等技术 [3] - 具身智能领域重点研究方向为VLA（视觉语言动作模型）、零样本学习、机器人操作、端到端控制、sim2real迁移、灵巧抓取等 [3] - 3D视觉领域热点包括点云补全、单视图重建、3D高斯泼溅（3DGS）、3D匹配、视频压缩、神经辐射场（NeRF）等 [3] 自动驾驶技术应用方向 - 自动驾驶核心技术涵盖大模型应用、VLA系统、端到端解决方案、3D高斯泼溅（3DGS）、BEV感知、多传感器融合等 [4] - 具体技术分支包括毫米波雷达与视觉融合、激光雷达与视觉融合、多传感器标定、车道线检测、在线地图构建、Occupancy网络等 [4] - 决策规划领域涉及高性能计算、语义分割、轨迹预测、世界建模、3D目标检测等关键技术 [4] 具身智能与机器人技术 - 具身智能核心方向包括视觉语言导航、强化学习、Diffusion Policy、具身交互、机器人位姿估计等 [4] - 机器人控制技术覆盖运动规划、双足/四足机器人控制、遥控操作、触觉感知、SLAM等 [4] - 零样本学习在具身智能中具有重要应用价值 [4] 3D视觉与通用CV技术 - 3D视觉关键技术包含点云处理、3D高斯泼溅（3DGS）、SLAM等 [4] - 通用计算机视觉持续关注diffusion模型、图像质量评估、半监督学习等基础方向 [4] - 零样本学习在通用CV和具身智能领域均具有交叉应用 [3][4] 学术成果与科研支持 - 自动驾驶领域已有2篇论文被CVPR 2025收录 [3] - 科研支持范围覆盖自动驾驶顶会（CCF-A/B/C）、SCI各分区期刊、EI/中文核心等 [4] - 技术支持方向包括毕业论文、申博研究、学术竞赛等应用场景 [4]