多模态大模型 & VLA - 多模态大模型和VLA是当前最热门的赛道，主流范式遵循『预训练-微调-强化学习』三阶段，但通用自动驾驶VLM基础模型仍缺失 [5] - 华科与小米联合推出ORION框架，通过视觉语言指令生成动作实现端到端自动驾驶 [5] - 中山大学与美团合作开发All-in-One大型多模态模型DriveMM，整合多任务处理能力 [6] - 重庆大学提出MCAM模型，通过多模态因果分析理解自车级驾驶视频 [8] 闭环仿真 & 世界模型 - 基于世界模型和3DGS的闭环仿真成为行业刚需，聚焦车道线、红绿灯等细粒度性能优化 [5] - 清华大学与旷视科技推出DiST-4D模型，实现4D驾驶场景的时空解耦生成 [34] - 美团与中山大学开发RoboTron-Sim，通过模拟极端案例提升实车驾驶性能 [17] - 清华大学与地平线合作Epona模型，采用自回归扩散方法构建世界模型 [47] OCC与3D重建 - 丰田利用大规模二值占用数据开发语义占用预测模型B2S-Occupancy [52] - 清华大学团队提出GS-Occ3D，基于高斯泼溅技术扩展纯视觉占用重建 [51] - Valeo AI推出GaussRender，通过高斯渲染学习3D占用 [60] - 慕尼黑工业大学开发SceneDINO，实现无监督语义场景补全 [56] 目标检测 - 新加坡国立大学提出Perspective-Invariant 3D检测方法PI3Det，提升视角不变性 [68] - 韩国庆熙大学开发SFUOD框架，解决无源未知物体检测问题 [71] - 南京理工大学推出OcRFDet，基于物体中心辐射场实现多视角3D检测 [75] 数据集与评估 - 加州大学欧文分校发布DriveBench工具包，评估VLM在自动驾驶中的可靠性 [76] - 卡内基梅隆大学推出ROADWork数据集，专注施工区域驾驶场景 [79] - 中国科大与华为联合开发VLADBench，细粒度评估大视觉语言模型 [87] 端到端与轨迹预测 - 香港科技大学与滴滴合作强化轨迹预测模型，引入奖励启发机制 [29] - 韩国DGIST实验室利用可控扩散模型解决长尾轨迹预测问题 [30] - 中科院自动化所与理想汽车推出World4Drive，通过意图感知潜变量模型实现端到端驾驶 [32] 其他技术方向 - 浙江大学与中兴通讯开发Dynamic-DINO，实时开放词汇检测 [93] - 新加坡国立大学团队提出LiMA框架，跨视角蒸馏提升LiDAR表征 [97] - 复旦大学与萨里大学合作DriveX，在自由轨迹上生成驾驶视图 [37]