该论文提出了首个感知决议计划一体化的端到端主动驾驶年夜模子UniAD，开创了以全局使命为方针的主动驾驶年夜模子架构先河，标记着主动驾驶技能的主要冲破。于UniAD中，多方针跟踪正确率逾越最好机能20%，车道线猜测正确率晋升30%，猜测运动位移以及计划的偏差别离降低38%以及28%。

这是近十年中国粹术机构作为第一单元初次获CVPR最好论文奖。论文由上海AI试验室、武汉年夜学及商汤科技结合撰写。

6月21日，全世界人工智能以及计较机视觉范畴顶级国际集会CVPR2023（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）于加拿年夜温哥华正式宣布奖项。上海人工智能试验室、武汉年夜学及商汤科技结合论文《以路径计划为导向的主动驾驶》（Planning-oriented Autonomous Driving，UniAD）获最好论文奖。这是近十年中国粹术机构作为第一单元初次获CVPR最好论文奖。该论文提出了首个感知决议计划一体化的端到端主动驾驶年夜模子，开创了以全局使命为方针的主动驾驶年夜模子架构先河，标记着主动驾驶技能的主要冲破。

一年一度的CVPR是计较机视觉范畴的顶级集会。2023年，CVPR年夜会的论文投稿总量9155篇，此中2359篇论文被吸收，吸收率25.78%。而这次获奖论文是CVPR汗青上第一篇以主动驾驶为主题的最好论文，该论文初次提出感知决议计划一体化的主动驾驶通用年夜模子UniAD，可以或许更好协助行车计划。

主动驾驶是一个高度繁杂的技能系统，不只需要多个学科范畴的常识以及技术，包孕传感器硬件、呆板进修、多模态交融等内容，还需要顺应差别国度与地域的门路法则以及交通文化，与车辆及行人举行精良交互，以实现高度的靠得住性以及保险性。主动驾驶体系包罗三年夜主使命：感知、猜测以及计划。当前，业界支流的方案架构别离接纳差别的模块来处置惩罚这些详细使命，但因为各模块并不是以驾驶为终极方针举行优化，于是主动驾驶体系的总体机能晋升遭到限定。

于UniAD中，研究职员初次将感知、猜测以及计划等三年夜类主使命、六小类子使命（方针检测、方针跟踪、场景建图、轨迹猜测、栅格猜测以及路径计划）整合到一个基在Transformer的端到端收集框架下，实现了全栈要害使命驾驶通用模子。于nuScen����APPes真实场景数据集下，UniAD的所有使命均到达范畴最好机能（State-of-the-art，SOTA），尤为是猜测以及计划效果远超此前最好方案。此中，多方针跟踪正确率逾越SOTA 20%，车道线猜测正确率晋升30%，猜测运动位移以及计划的偏差则别离降低38%以及28%。上海AI试验室青年科学家李宏扬先容，依附其充实的可注释性、保险性、与多模块的可连续迭代性，UniAD是今朝最具但愿现实部署的端到端模子。基在UniAD的纯视觉主动驾驶方案可为财产界提供全新研发思绪，于节约年夜量硬件成本的同时，有助在提超出跨越行的保险性与恬静性，该科研结果于财产界的落地运用将鞭策主动驾驶技能与产物的范围化成长。

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