点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 中科院 & 理想 ICCV'25 World4Drive 中科院自动化所（CASIA）、理想汽车（Li Auto）等机构提出无感知标注的端到端自动驾驶框架 World4Drive，通过融合视觉基础模型的空间语义先验与多模态驾驶意图建模，在nuScenes和NavSim基准上 实现L2误差降低18.1%（0.61m→0.50m）、碰撞率下降46.7%（0.30%→0.16%）、训练收敛速度提升3.75 倍。 主要贡献： 算法框架： 实验结果： 论文标题：World4Drive: End-to-End Autonomous Driving via Intention-aware Physical Latent World Model 论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.00603 项目主页：https://github.com/ucaszyp/World4Drive 1. 提出意图感知的潜在世界模型，通过模拟不同驾驶意图下物理世界的演化过程，实现多模态轨迹的生成 与评估，贴近人类驾驶员 ...