证券日报网讯 1月7日，骏鼎达在互动平台回答投资者提问时表示，公司目前正持续关注自动驾驶相关 领域的市场机会，积极对接下游客户需求。相关业务的市场拓展存在不确定性，敬请广大投资者理性投 资，注意投资风险。 （编辑 袁冠琳） ...

产业格局与蓝图 - 大兴区产业格局迎来新突破，“6+5+3”产业发展蓝图全面铺展 [1] - 临空经济实现突破转型，生命健康产业规模五年翻番，氢能产业领跑全市，软件业营收连跨两个百亿台阶，商业航天基地成为北京市“南箭北星”布局重要支点 [1] - 现代化产业体系立稳“四梁八柱”，推动产业蓝图转化为更多“实景图” [1] 区域产业协同发展 - 产业协同是大兴发展的关键，关键在于与北京经济技术开发区构建“1+1>2”的共赢格局 [2] - 两区可联手做强医药研发服务领域，共享检测平台等举措正在落实，在智能交通领域推动氢能车辆和加氢设施“东进”亦庄，引导自动驾驶企业“西出”至大兴，实现“东进西出”双向赋能 [2] - 与河北省协同基于互补优势，大兴在研发设计、总部经济和高端服务有优势，河北在装备制造、资源配套承载能力强，已推动一批市场化合作试点 [3] 产业政策与营商环境 - 大兴区构建了全面支持企业发展的产业政策体系，设立的产业引导基金通过与一线知名投资机构合作，放大了财政资金杠杆，为科技创新驱动的生产制造企业提供全方位支持 [3] - 良好的营商环境让企业获得感十足，有公司从初创企业成长为国家级专精特新“小巨人”企业，见证了大兴区从传统农业大区向科技创新高地的转型 [3] 绿色转型与新能源产业 - 绿色转型是大兴高质量发展的重要引擎，大兴区在各类规划中前置绿色标准，为新能源企业提供了广阔舞台 [4] - 有新能源公司深耕太阳能、热泵、光伏技术三十余年，在大兴区分布式能源推广与节能改造中找到大量应用场景 [4] - 绿色发展需走科技创新、产业升级与城市建设协同共进之路，有公司将自身科技园作为试验场探索低碳路径，打造碳中和示范基地，并计划为花园城市永定湾建设提供清洁能源技术链综合方案 [4]

全球股指期货与欧股市场表现 - 美国三大股指期货涨跌不一，纳指期货跌0.19%，标普500指数期货跌0.05%，道指期货涨0.08% [1] - 欧股主要指数普跌，德国DAX指数涨0.63%，英国富时100指数跌0.63%，法国CAC指数跌0.05%，欧洲斯托克50指数跌0.19% [1] 自动驾驶与人工智能行业动态 - 自动驾驶技术公司Mobileye将以9亿美元收购机器人公司Mentee Robotics [2] - 英伟达CEO黄仁勋回应H200何时售往中国，表示正加快生产，等待许可的最终细节敲定 [2] - AMD CEO苏姿丰表示目前全球算力远远不足，未来5年需要提升100倍 [2] - 亚马逊AWS与德国汽车硬件供应商Aumovio合作，支持AI驱动自动驾驶汽车开发 [2] - 美光计划将HBM4芯片月产能提升至1.5万片，占HBM总产能的近30% [2] - 百度旗下人工智能芯片部门昆仑芯据悉计划通过香港IPO融资至多20亿美元 [2] 半导体与科技公司业绩 - 联电2025年全年合并营收为2375.53亿元，同比增长2.26%，再度刷新历史次高位 [2] 生物制药行业并购 - 礼来据报就以超过10亿美元收购生物制药公司Ventyx Biosciences进行深入谈判 [2] 能源与大宗商品市场 - 美国总统特朗普表示，委内瑞拉的临时管理当局将向美国移交3000万至5000万桶高品质、受制裁的石油 [2] - 雪佛龙调集至少11艘油轮驶往委内瑞拉政府控制的何塞港和巴霍格兰德港 [2] 消费品安全事件 - 雀巢在欧洲多国召回数批次婴儿奶粉，中国市场特定批次亦启动预防性回收 [2] 金融与指数调整 - MSCI将暂缓执行将数字资产财资公司从其指数中剔除的提议 [2] 宏观经济与政策事件 - 美联储理事米兰表示，2026年需大幅降息超100基点，直言现行政策正在抑制经济 [2] - 美国高院将1月9日定为今年首个意见发布日，特朗普关税案有望迎来裁决 [2] - 白宫表示，特朗普及其团队正在讨论多种取得格陵兰岛的方案，包括从丹麦购买该领土、与格陵兰建立自由联系协定，军事手段亦被列为选项之一 [2]

文章核心观点 - 2026年被视为自动驾驶，特别是L4级Robotaxi的爆发大年，行业正迎来技术与政策双轮驱动的“iPhone时刻” [3][4][20] - 行业核心投资主线是L4 RoboX，投资优先级为B端软件标的优于C端硬件标的 [5][10] - 自动驾驶商业化正经历从L2/L3辅助驾驶向L3有条件自动驾驶和L4高度自动驾驶的里程碑式跨越，商业化验证与版图扩张同步加速 [3][4] 12月智能化边际变化总结 - **L4商业化全球共振，中美双强格局显现**：特斯拉在美国奥斯汀开启无安全员、无乘客的纯无人测试；中国版FSD数据闭环在上海完成合规建设 [3][10] - **L4运营端商业模型验证加速**：Waymo月活跃用户同比增长96.6%至164.2万人；国内企业如小马智行接入微信生态、文远知行落地迪拜、曹操出行发布“十年百城千亿”Robotaxi战略，商业化版图持续扩张 [3][10][44] - **L3政策实现“0-1”破冰**：工信部发放首批L3级自动驾驶准入许可（极狐、深蓝车型），北京发放L3路测牌照，标志着国内自动驾驶正式从辅助驾驶向有条件自动驾驶跨越 [3][10][66] 1月智能化催化展望 - **产业风向标事件**：CES 2026预计将成为产业风向标，英伟达CEO演讲将聚焦物理AI最新进展 [4] - **L4维度关注重点**：关注特斯拉FSD V14.2版本横穿美国零接管表现及其车队规模扩充进度 [4] - **L3维度关注重点**：2026年1月是首批获L3准入车型在重庆、北京等地开启公开道路商业化试点的首个完整月份，需关注实际运营中的接管率与事故责任认定案例 [4] AI智能汽车投资框架 - **产业演进节奏**：硬件投资机会在产业0-1阶段，软件机会在1-10阶段；预计2026-2030年将经历B端商业模式跑通、C端换车潮开启、RoboX场景陆续跑通的产业节奏 [15][17] - **RoboX商业化核心要素**：技术（算法突破）是第一重要因素，其次是整车BOM成本控制以及运营（牌照获取），最终看用户体验 [18] - **产业链利润分配**：类似PC/移动互联网，预计芯片、智驾技术提供商（含算法与数据）、用户运营商将成为产业链微笑曲线的两端，利润最丰厚 [25] L4 RoboX月度跟踪 - **特斯拉Robotaxi进展**：以得克萨斯州奥斯汀为核心快速推进，从2025年6月带人类监管服务起步，至12月实现无安全员无人驾驶测试，并同步向加州、亚利桑那等多州及沙特阿拉伯拓展 [27] - **运营面积与车队规模**：特斯拉在奥斯汀的运营面积从初始约20平方英里快速扩容至243平方英里；截至2026年1月3日，其在奥斯汀和湾区的可发现车队规模分别为40辆和132辆 [30][32] - **Waymo运营数据**：截至2025年12月29日，Waymo在奥斯汀、湾区等5个区域的可发现车队总规模约112辆；截至2025年9月，其在美国的纯无人运营总里程达1.3亿英里 [34][36][37] - **接管率与用户增长**：特斯拉辅助驾驶系统“无接管”占比长期上升，显示自主能力持续提升；Waymo月活跃用户（MAU）在2025年12月达164.2万人，同比增长96.6% [38][44] L2-L3智能化C端月度跟踪 - **市场总体数据**：预测2025年全年国内乘用车零售销量2281万辆，同比微增0.2%；新能源乘用车零售销量1240万辆，渗透率54.4% [49] - **城市NOA渗透率快速提升**：2025年11月，国内新能源乘用车城市NOA级别智驾销量36.1万辆，渗透率达29.6%，同比提升18.4个百分点 [50] - **主要车企表现**： - 2025年11月，问界城市NOA零售销量49,839辆，环比增长15.2%，渗透率97.1% [52][55] - 小鹏城市NOA零售销量25,207辆，渗透率86.2%，环比提升8.5个百分点 [52][56] - 理想城市NOA零售销量24,130辆，渗透率75.2% [52][55] - **新能源与自主品牌市占率**：2025年11月，新能源汽车零售渗透率达61.2%；自主品牌零售市占率为68.2% [57][60][65] 智能化终端体验跟踪 - **主流车企智驾能力梯队**：小鹏、华为、理想稳居第一梯队；蔚来、小米快速跟进，达到类第一梯队水平，实现从“基本能用”向“好用”跨越 [69] - **软件版本密集迭代**：主流车企在2025年12月进行了密集的OTA升级，例如小鹏推送XOS 5.8.5，新增“车位到车位”功能；理想推送OTA 8.1，优化城区与高速场景驾驶行为 [66][90] 智能化供应链跟踪 - **传感器与智能硬件渗透率**： - 2025年11月，激光雷达在新能源车中的渗透率为26.25%，环比提升1.37个百分点 [97] - HUD渗透率为24.96%；DLP智能车灯渗透率为2.45% [92][97] - **底盘与车身硬件渗透率**： - 线控制动整体渗透率达90.2%，其中1BOX方案渗透率为71.8% [100][102] - 空气悬挂渗透率为32.00%，天幕玻璃渗透率为37.08% [95] 投资建议与标的梳理 - **投资主线**：坚定看好2026年L4 RoboX主线，B端软件标的优于C端硬件标的 [5][10] - **港股优选标的**：小鹏汽车、地平线机器人、小马智行/文远知行、曹操/黑芝麻智能 [5][10] - **A股优选标的**：千里科技、德赛西威、经纬恒润 [5][10] - **下游应用维度标的**： - Robotaxi：一体化模式（特斯拉、小鹏）；技术提供商+运营分成模式（地平线、百度、小马智行等）；网约车转型（滴滴、曹操出行等） [9][10] - Robovan及其他无人车：德赛西威、九识智能、新石器、希迪智驾、经纬恒润、盈峰环境等 [6][10] - **上游供应链维度标的**： - 无人车代工：北汽蓝谷、广汽集团、江铃汽车等 [6][10] - 核心部件：芯片（地平线、黑芝麻）、域控制器（德赛西威、经纬恒润等）、传感器（舜宇光学、禾赛、速腾聚创）、线控底盘（伯特利、耐世特等） [6][10][25]

核心观点 - 英伟达首席执行官黄仁勋在CES 2026上阐述了公司围绕物理AI（机器人、自动驾驶）的战略布局，并回应了关于游戏显卡供应及AI技术发展的行业焦点问题 [1][5] 机器人战略与展望 - 黄仁勋将机器人定位为“AI移民”，旨在解决人口结构变化导致的经济规模支撑问题，承担人类不愿从事的工作 [1][5] - 机器人革命被视为推动经济发展、维持低通胀、创造就业的关键动力 [5] - 预计在“今年内”（指2026年），将出现移动能力、关节活动度与精细动作技能达到人类水平的机器人 [5] - 当前机器人研发的关键挑战在于赋予其触觉能力，以实现更精细的动作技能，公司正在该领域积极推进技术突破 [5] 自动驾驶战略与Alpamayo平台 - 公司发布了全球首款开源、大规模的自动驾驶视觉-语言-行动推理模型Alpamayo 1 [7] - 公司定位是自动驾驶技术平台提供商，而非汽车制造商，为行业提供包括训练计算机、仿真计算机和车载计算平台在内的完整技术栈与解决方案 [9] - 该平台策略使公司与行业上下游广泛合作，客户包括特斯拉（采用其训练系统）、Waymo（使用其车载计算平台）、小鹏汽车、Nuro、Lucid和Uber等 [9] - 公司奉行全面开源策略，客户可选择使用其训练好的模型或基于其技术框架自行训练 [11] - 黄仁勋预测，未来10年，全球超过10亿辆汽车中将有数亿辆具备强大的自动驾驶能力，该领域可能成为未来十年规模最大、增长最快的科技产业之一 [10] 游戏显卡与AI图形技术 - 由于DDR5内存和SSD价格暴涨，RTX 5090在部分零售渠道售价逼近4000美元，显卡价格面临成本上升和供应紧张的双重压力 [14] - 针对增加旧款显卡产量以应对市场情况的方案，黄仁勋回应“有这种可能”，并考虑将最新一代的AI技术移植到上一代GPU产品中 [15] - 公司未在CES 2026发布消费级游戏显卡，但升级了超级分辨率模型，推出全新DLSS 4.5版本及增强版多帧生成模型 [19] - 黄仁勋认为图形技术的未来方向是神经渲染（如DLSS），未来将能以每秒500帧的速度生成从写实到卡通的各种风格图像 [19] - 未来的游戏将充满由AI驱动的角色，每个角色拥有自己的AI并进行机器人式动画驱动，游戏真实感将在未来几年大幅跃升 [19] AI基础设施与内存供应 - 公司将AI基础设施定位为“AI工厂”，这是一种将电力、芯片和数据转化为智能产出的新型基础设施建设 [22] - 当前高带宽内存供应紧张，现有HBM容量远不足以支撑GPU运行需求，且内存瓶颈问题将愈发严重 [22] - 公司是横跨HBM、GDDR与LPDDR的“全球最大记忆体买家之一”，对内存的需求已从容量竞争转向系统层级 [22] - 公司是全球首家且短期内几乎是唯一的HBM4主要用户，已与主要内存供应商建立紧密的产能协同规划机制，确保新产品量产与平台发布同步，各供应商正在为其全面扩产且产线表现良好 [22] 其他行业动态 - AMD高管David McAfee在CES上透露，公司或计划复产旧款AM4接口桌面处理器，以增加市场供应 [17] - 黄仁勋在联想Tech World活动上宣布与联想合作“联想人工智能云超级工厂”，其最新发布的Vera Rubin超算平台将是该合作的重要组成部分 [3] - 黄仁勋因其前瞻布局能力和对创新的坚持，被授予2026年IEEE荣誉奖章 [3]

智能网联汽车与EMB产业链 - 文章核心观点为EMB（电子机械制动）成为智能网联汽车的“必选项”，产业链正迎来爆发前夜 [1] - 行业关键发展期锁定在2025年至2026年 [1] - 预计到2030年，该市场规模将达到115亿元 [1] - 文章对核心产业链标的进行了全面梳理 [1] 固态电池产业投资 - 全球正在竞逐固态电池技术的制高点 [1] - 2026年是设备定点的关键时期，而2027年将进入量产定型阶段 [1] - 投资机会可沿着三大主线进行全景透视 [1] 存储芯片市场动态 - 海外巨头提价60%引爆了市场行情 [1] - 这一事件持续验证了存储芯片行业正处于景气周期之中 [1] 自动驾驶产业链 - 英伟达正在加码其自动驾驶领域的布局 [1] - 这一动向促使产业链迎来价值重估的机会 [1]

核心观点 - Mobileye以9亿美元收购人形机器人公司Mentee Robotics，标志着其战略重心从自动驾驶向更广义的“物理AI”跃升，旨在构建“自动驾驶+人形机器人”的双引擎布局 [1][8][18] 交易详情 - Mobileye宣布以9亿美元（约62.8亿元）收购Mentee Robotics，交易包括6.12亿美元（约42.7亿元）现金及至多2620万股A类普通股，交易已获董事会及母公司英特尔批准，预计2025年第一季度完成 [4] - 交易完成后，Mentee将作为独立事业部运营，保留原有团队和技术路径，研发重点将整合Mobileye的AI训练基础设施以增强机器人研发能力 [6] - 被收购方Mentee Robotics是一家2022年成立的以色列人形机器人初创公司，最新估值约为1.62亿美元（约11.3亿元），三星是其投资者，目前处于技术验证和商业拓展初期，尚无正式签约客户 [8] 战略动机与协同效应 - 收购旨在通过新部门实现“自动驾驶+人形机器人”的双引擎，完成更全面的物理AI布局 [8] - 自动驾驶与具身智能技术栈高度重合，均需多模态感知、动态规划与决策、精确控制等技术，收购具备技术合理性 [16] - Mobileye可将其安全模型、大规模AI训练基础设施、车规级量产经验注入Mentee，解决人形机器人安全验证和商业落地难题；Mentee的VLA模型和Sim2Real迁移技术可反哺Mobileye自动驾驶系统，助其更好处理“长尾场景”并加速算法迭代 [16] - 公司CEO将此次收购称为“Mobileye 3.0时代的开始”，核心目标是从“车轮上的智能”升级为能在物理世界中理解情境、推理意图、安全高效行动的“全场景智能体” [16][18] 被收购方技术特点 - Mentee的机器人平台基于“自然示范指导+小样本学习”的AI架构，结合强化学习运动模型，仅需少量人类示范即可在仿真中高效习得技能并迁移至现实，大幅降低部署门槛 [11] - 公司采用垂直整合模式，核心硬件如执行器、电机、机械手等均为自研，优化了扭矩密度、控制精度与成本效益，并配备热插拔电池系统以支持全天候运行 [11] - 这种模式缩小了Sim2Real差异，降低了硬件成本，有利于支撑规模化量产 [11] - 其第三代机器人（MenteeBot V3.0）身高175cm，体重72公斤，可举起25公斤重物，手部具有11个自由度 [23] Mobileye现有业务进展 - 在L2级ADAS方面，公司新一代环绕式ADAS（搭载EyeQ6H芯片）新获一家“全球排名前十”的美国OEM订单，预计未来交付规模达900万套 [6] - 加上去年3月官宣合作的大众汽车，预计搭载EyeQ6H的环绕式ADAS总交付量将突破1900万套 [19][21] - 在L3层面，正与奥迪共同开发，原型车测试中，研究让驾驶员闭眼驾驶的功能 [21] - 在L4/Robotaxi层面，与大众子公司Moia等合作的项目已在欧洲多城市路测，车队规模约100辆，计划2025年2月完成进入美国准备，三、四季度推出服务，2027年起拓展至多城市并与Uber等平台合作 [21] 未来规划与市场展望 - 人形机器人业务路线图：2026年进行现场概念验证部署；2027年开始小批量生产；2028年大规模部署于物流中心、装配厂等结构化场景；2030年进入家庭等非结构化场景 [25] - 公司CEO与马斯克观点一致，认为10年后世界上将会有数百万计的机器人 [25] - 2025年美国Robotaxi市场竞争加剧，Mobileye将携手大众、Lucid合作Nuro进场，与Waymo、特斯拉等正面交锋 [3][25]

立法与监管动态 - 美国众议院能源与商务委员会下属小组委员会计划于1月13日举行听证会，讨论旨在简化无人驾驶车辆部署流程的相关立法 [1] - 听证会将审议多项提案草案，包括一项旨在将每年投入使用的自动驾驶汽车数量上限从每家制造商2500辆提高至90000辆的提案 [2][4] - 讨论中的法案将禁止各州制定有关自动驾驶系统的规则，另一项法案则要求美国国家公路交通安全管理局制定用于校准高级驾驶辅助系统的指导方针 [4] 行业现状与挑战 - 美国国家公路交通安全管理局对现有的安全规定维持不变，尚未批准各大主要汽车制造商提出的豁免申请 [2] - 汽车制造商们表示，诸如要求车辆配备后视镜或方向盘之类的安全标准，对于机器人出租车而言可能并非必要 [4] - 2023年10月，一名行人被通用汽车旗下的一辆自动驾驶汽车严重撞伤，使行业受到严格审查 [5] - 美国国家公路交通安全管理局已对由Waymo和亚马逊旗下Zoox运营的自动驾驶车辆展开了多项调查 [5] 政府态度与行业进展 - 自特朗普上台后，特朗普政府似乎一直积极推进自动驾驶技术在美国的普及 [6] - 2023年4月，美国交通部长肖恩·达菲表示，一个新的促进自动驾驶汽车发展的部门框架将有助于美国汽车制造商与中国的竞争对手竞争 [6] - 美国国家公路交通安全管理局在2023年表示，将加快对汽车制造商申请在无需人类操控的情况下部署自动驾驶车辆的审查 [7] - 特斯拉在得克萨斯州奥斯汀推出了一项配备安全监控系统的小型自动驾驶出租车服务，Waymo则一直在积极拓展新市场 [7] - 梅赛德斯-奔驰公司表示，2024年晚些时候将在美国推出一种新的高级驾驶辅助系统，该系统能让其车辆在有驾驶员监督的情况下在城市街道上实现自动驾驶 [7] 相关方立场 - 美国消费者团体和卡车司机工会对自动驾驶技术一直持谨慎态度 [3] - 2023年6月，各大汽车制造商呼吁特朗普政府加快行动步伐 [3]

英伟达在CES 2026的战略发布与行业定位 - 英伟达首席执行官黄仁勋在CES 2026的主题演讲被视为行业从“生成式AI”转向“物理AI”与“推理型AI”的历史性节点 [1] - 公司宣布其AI发展进入新阶段，强调AI不仅要懂语言，也要懂物理世界 [1] - 英伟达通过整合Rubin硬件、Cosmos物理大脑和Alpamayo推理系统，正试图定义未来十年“物理智能”的底座，不再只是一家芯片公司 [5] Vera Rubin平台与硬件性能 - 英伟达宣布Blackwell的继任者Rubin架构已进入全面投产阶段，预计2026年下半年交付 [1] - Rubin平台的推理性能是前一代Blackwell的5倍，训练性能是Blackwell的3.5倍 [1] - 该平台生成AI Token的成本直接降低至原来的1/10 [1] Cosmos物理AI平台 - 英伟达发布了Cosmos系列基础模型，包括Reason2、Predict2.5等 [3] - 该平台能通过视频和遥测数据学习物理规律，在虚拟的Omniverse空间中生成大规模合成数据 [3] - 这意味着AI能理解重力、碰撞和物体的物理属性，而不仅仅是“猜下一个词” [3] Alpamayo推理型智驾模型 - Alpamayo是首个具备“思考”能力的自动驾驶模型，能对复杂长尾场景进行逻辑推理，不再仅仅依赖预设规则 [3] - 首款搭载该全栈系统的梅赛德斯-奔驰CLA将于2026年第一季度在美国上路 [3] - 该模型标志着通过推理模型处理极端情况，使全自动驾驶真正具备了商用落地的可能性 [5] Project GR00T与人形机器人生态 - 黄仁勋现场展示了十余台人形机器人 [5] - 英伟达的目标是成为通用机器人的“安卓”，通过提供Isaac平台和开源模型降低机器人研发门槛 [5] - 这预示着当AI能够理解物理世界并具备推理能力时，具身智能将迎来爆发，机器人可能将像智能手机一样普及 [5] 开源战略与行业生态 - 黄仁勋在会上多次点名表扬了包括中国DeepSeek R1在内的开源模型，认为开源模型与闭源模型的差距正在缩短 [5] - 英伟达通过开源Alpamayo和Cosmos平台，试图构建一个由其芯片驱动的全球开放生态 [5] 物理AI与“世界模型”的关联与差异 - 英伟达的物理AI与李飞飞提出的“世界模型”在底层逻辑上同源，都认为AI必须从“文字的符号世界”进化到“三维的物理世界” [6][7] - 李飞飞的World Lab更聚焦于算法突破和建立理解现实世界的模型架构，兼具学术与实用目的 [9] - 英伟达的目的则是实现物理AI世界的操作系统，更聚焦于建立开源标准和打造工具链，其发布的Cosmos和Alpamayo更偏工程落地 [9][11] - 两者在实现路径和商业生态位上有不同，一个偏抽象化让AI看懂世界，另一个偏具象化教AI玩转世界，但从产学研不同角度切入，目标都是让AI落地现实世界 [11] - 物理AI正在把世界模型从“AI的一种研究方向”，升级为“下一代AI的核心基础设施” [11]

ParkGaussian技术方案概述 - 小米汽车与杭州电子科技大学联合提出首个专为泊车场景三维重建设计的框架ParkGaussian，该框架将3D高斯泼溅技术适配于环视鱼眼传感器，并创新性地引入车位感知重建策略，以提升下游车位检测任务的性能[2][5][8] - ParkGaussian的核心贡献包括构建了首个泊车场景重建基准数据集ParkRecon3D，提出了融合无迹变换投影与可微分逆透视映射的技术方案，以及通过车位检测器提供任务驱动的监督信号，优化关键区域的重建保真度[8][13][16][20] ParkRecon3D基准数据集 - 该数据集基于AVM-SLAM开源数据扩展，采集于一个面积约24200平方米（220米×110米）、包含超过430个停车位的地下停车场，旨在解决泊车场景缺乏专用三维重建数据集的问题[11] - 数据集包含超过4万帧同步的多鱼眼相机图像（分辨率1280×960，采集频率10Hz）、6万个经过人工验证的停车位标注，以及通过COLMAP标定的相机外参，为模型训练与评估提供了全面的数据基础[5][8][11] 技术创新与核心方法 - **无迹变换投影**：为解决鱼眼相机强畸变下的投影问题，ParkGaussian集成了基于无迹变换的投影方法，无需为每个相机模型推导雅可比矩阵，在复杂条件下能生成更稳定的2D高斯足迹，提升了地下停车场景的几何重建稳定性[13][14][15] - **可微分逆透视映射**：通过一个完全可微分的IPM模块，将渲染的环视鱼眼图像转换为与下游检测器几何假设统一的鸟瞰图表示，使梯度能够反向传播至3D高斯表示，实现重建过程与下游感知任务的直接对齐[16][18][19] - **车位感知重建策略**：策略利用预训练的车位检测器（DMPR-PS和GCN-Parking）提取结构特征，通过构建混合车位感知权重图，将监督焦点集中在车位角点及边缘等高置信度关键几何区域，从而同步优化重建的视觉保真度与感知对齐度[20][25][32][33] 实验性能与结果 - **新视图合成质量**：在ParkRecon3D数据集上，ParkGaussian取得了最先进的渲染质量指标，例如在Scene1中，结合GCN-Parking的变体获得了PSNR 30.09、SSIM 0.93、LPIPS 0.20的优异表现，显著优于3DGUT、OmniRe等基线方法[47][48] - **下游车位检测性能**：车位感知重建策略大幅提升了停车位检测的精确率与召回率，例如在Scene1中，使用完整策略的ParkGaussian配合GCN-Parking检测器，精确率达到0.97，召回率达到0.43，接近在真实图像上的检测性能（精确率0.99，召回率0.49）[49][50] - **消融实验验证**：消融研究表明，完整的车位感知策略（融合教师-学生加权与分布对齐）在渲染质量与下游任务性能上均优于仅使用IPM监督、仅特征级监督或单一权重监督的变体，证实了结构先验与预测一致性结合的重要性[52][53][54] 行业意义与应用前景 - 该研究针对自动驾驶泊车这一关键任务，首次系统性地解决了地下停车场等无GPS、狭窄拥挤场景的高质量三维重建与仿真难题，弥补了现有驾驶仿真器主要关注道路场景的不足[2][3][4] - ParkGaussian框架及ParkRecon3D数据集为自动泊车系统的开发、训练与性能评估提供了高保真、与感知任务对齐的仿真工具，有望推动泊车感知、规划与控制等下游算法的进步[5][8][57]