6月21日，在CVPR上，來自中國人工智能實驗室，武漢大學(xué)以及商湯科技的聯(lián)合論文獲得了最佳論文獎。一年一度的CVPR是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的頂級會議，在2023年在全球范圍內(nèi)向該次大會投稿的論文總數(shù)量高達(dá)9155篇，被大會所接收的論文有2359篇。論文的作者都是來自全球人工智能領(lǐng)域的頂尖人物。因此在這個頂級會議上拿到如此優(yōu)秀的成績，這對于我國人工智能的發(fā)展來講有著非常重要的意義。此次獲獎的論文是大會歷史上第一篇以自動駕駛為主題的最佳論文，在該論文中首次提到了感知決策一體化的自動駕駛通用大模型UniAD，此模型能夠更好的幫助汽車進(jìn)行行車規(guī)劃。這不僅是國內(nèi)人工智能發(fā)展的重大飛躍，同時也標(biāo)志著自動駕駛技術(shù)的重大突破。該篇論文開創(chuàng)了以全集任務(wù)為目標(biāo)的自動駕駛大模型架構(gòu)先河。這也是自動駕駛技術(shù)在應(yīng)用過程當(dāng)中非常難解決的重大問題之一。

該模型第一次實現(xiàn)自動駕駛模塊整體化

自動駕駛技術(shù)是一個高度復(fù)雜的技術(shù)體系，不僅要求多個學(xué)科領(lǐng)域的知識和相關(guān)的技術(shù)，也要對車上的一些硬件提出非常高的要求。在人工智能植入的過程當(dāng)中要求人工智能可以不斷地適用不同地區(qū)和不同國家的道路規(guī)則以及相應(yīng)的交通法律。從而來更好的保證自動駕駛的可靠性和安全性。在當(dāng)前領(lǐng)域內(nèi)主流的方案是架構(gòu)不同的模塊來處理相應(yīng)的任務(wù)，但由于各模塊并非以駕駛為最終目標(biāo)來進(jìn)行優(yōu)化，因此市面上的一些駕駛系統(tǒng)的整體性能提升受到了許多的限制，該模型的出現(xiàn)也讓自動駕駛的架構(gòu)第一次有了一個整體的模塊。

科研成果將推進(jìn)自動駕駛領(lǐng)域新變革

該論文通過構(gòu)建通用大模型UniAD來更好的保證自動駕駛過程中三大主任務(wù)可以更高效率首個感知決策一體化自動駕駛大模型！上海AI實驗室等斬獲頂會最佳論文

的處理。因此這也標(biāo)志著自動駕駛技術(shù)模塊化的整體性得到了一個重大突破，解決自動駕駛技術(shù)當(dāng)中的重大難題，為自動駕駛應(yīng)用實際提供技術(shù)和理論上的支撐和保證。該模型不僅可以大量的節(jié)省硬件成本，也能更高效率的提高自動駕駛的安全性與舒適性。該科研成果在產(chǎn)業(yè)落地之后，將會推動全球范圍內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域的變革。