多智能体协作自动驾驶 - 多智能体协作通过信息共享提升自动驾驶系统的安全性、可靠性和机动性，但现有通信方法受限于高带宽需求、智能体异构性和信息丢失等问题 [3] - LangCoop提出利用自然语言作为智能体间通信媒介，显著降低通信带宽达96%（每条消息<2KB），同时保持驾驶性能竞争力 [3] - 实验在CARLA仿真环境中进行，验证了LangCoop相比基于图像通信的优越性 [3] 技术方案与创新 - LangCoop包含两项关键创新（具体未展开），但明确其通过语言封装实现高效信息传递 [3] - 自然语言信息封装（LangPack）技术可将丰富信息打包为简洁的基于语言的消息 [4] 相关研究与资源 - 论文《LangCoop: Collaborative Driving with Language》已发布在arXiv，提供详细技术方案 [4] - 项目开源在GitHub，包含代码实现和仿真环境 [5] - 清华与博世合作开发Impromptu-VLA框架，实现SOTA性能的视觉语言模型 [6] - 清华与吉利推出Challenger框架，专注于自动驾驶对抗场景生成 [6] 行业动态与资源获取 - 自动驾驶之心知识星球提供技术细节、QA及未公开内容，包括复旦BezierGS驾驶场景重建方案 [4] - 混合模型模块化思维链（M³CoT）技术应用于零样本视觉-语言推理 [4]