自动驾驶技术研究进展 核心观点 - 近期自动驾驶领域涌现大量创新研究成果 涉及端到端驾驶 感知 VLM Benchmark等多个方向 [2] - 自动驾驶之心知识星球已构建产业 学术 求职 问答的闭环生态 提供40+技术路线梳理和数十位行业专家资源 [4] 端到端自动驾驶 - 中科大GMF-Drive提出门控Mamba融合与空间感知BEV表征的端到端方案 [8] - 清华与比亚迪合作开发ME³-BEV框架 结合Mamba架构增强BEV感知的深度强化学习 [8] - 博世联合清华等提出IRL-VLA方案 通过免仿真器强化学习训练VLA驾驶模型 获CVPR亚军 [8] 感知与VLM技术 - VISTA模型实现基于视觉语言模型的驾驶员注意力时空预测及自然语言解释 [7] - 清华团队开发VLM-3D框架 实现开放世界端到端视觉语言模型驱动的3D感知 [10] - 慕尼黑工业大学Dream-to-Recon方案利用扩散-深度蒸馏实现单目图像三维重建 [10] 决策规控领域 - 安全关键型自动驾驶BEV感知技术获系统性综述 [10] - 清华CBDES MoE架构首创模块级动态路由 实现功能解耦专家混合 [10] - 加拿大温莎大学RMT-PPAD模型通过Transformer实现实时多任务全景感知 [10] 仿真测试与数据集 - 北大ReconDreamer-RL框架结合扩散场景重建增强强化学习 [11] - STRIDE-QA数据集提供城市驾驶场景时空推理的大规模视觉问答资源 [12]