“愚公大模型”之端到端自動駕駛最新工作“GenAD”被國際頂級會議ECCV2024收錄

2020年2月，國家發(fā)改委聯(lián)合國家能源局等五部門印發(fā)《關于加快煤礦智能化發(fā)展的指導意見》中提出，2025年大型煤礦和災害嚴重煤礦基本實現(xiàn)智能化、2035年各類煤礦基本實現(xiàn)智能化的目標。面向國家重大戰(zhàn)略需求，以培育新質(zhì)生產(chǎn)力為導向，中科慧拓響應國家號召，6月2日，中國科學院自動化研究所、中國礦業(yè)大學（北京）、武創(chuàng)院智能車研究所、中科慧拓聯(lián)合發(fā)布了愚公（YuKon）礦山大模型及基礎設施智能體系。愚公（YuKon）礦山大模型是智慧礦山進入AI新時代的基礎設施的重要組成部分，標志著礦山行業(yè)智能化水平邁上了一個新的臺階。愚公（YuKon）礦山大模型及基礎設施智能體系以數(shù)據(jù)知識為基礎，通過愚公大模型體系，驅(qū)動礦業(yè)工作流，并以核心產(chǎn)品體系為載體，支撐礦業(yè)生產(chǎn)作業(yè)各個環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型升級，推動礦業(yè)由工業(yè)自動化向知識自動化邁進。中科慧拓首創(chuàng)的提出生成式平行智能數(shù)據(jù)體系GenDS，礦山端到端自動駕大模型GenAD ，礦山知識大模型MineGPT，礦山Al助手MineCopilot。7月2日消息，GenAD被業(yè)界廣泛認可，成功被計算機三大頂會之一的ECCV2024收錄。這也表明中科慧拓在端到端自動駕駛的研發(fā)賽道中躋身前列。

GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving——生成式端到端自動駕駛方案

生成式人工智能（Generative AI）正催生出科技領域的一場創(chuàng)新革命，其中ChatGPT作為開創(chuàng)性的代表，展示了強大的自然語言處理和生成能力。本文將生成式人工智能（Generative AI）和端到端自動駕駛技術(shù)結(jié)合，提出生成式端到端自動駕駛GenAD。GenAD提出以實例中心的場景表示，首先將周圍場景轉(zhuǎn)換為地圖和感知實例。然后，使用變分自編碼器在結(jié)構(gòu)潛在空間中學習未來軌跡分布，用于軌跡先驗建模。進一步采用時序模型來捕捉潛在空間中的代理和自車運動，以生成更有效的未來軌跡。最終，GenAD通過在學習的結(jié)構(gòu)潛在高斯空間分布中采樣，并使用學習的時序模型生成未來信息，同時執(zhí)行運動預測和規(guī)劃。GenAD超越CVPR2023 best paper UniAD，在廣泛使用的nuScenes基準測試中進行的實驗證明，所提出的GenAD在以視覺為中心的端到端自動駕駛方面取得了SOTA的性能。“愚公（YuKon）礦山大模型”之端到端自動駕駛大模型以此技術(shù)方案為基礎構(gòu)建。

GenAD：中科慧拓技術(shù)團隊聯(lián)合中國科學院自動化研究所，武漢大學，加州大學伯克利分校研發(fā)最新成果詳細解讀

中科慧拓技術(shù)團隊提出的生成式端到端自動駕駛模型GenAD，將生成式人工智能（Generative AI）和端到端自動駕駛技術(shù)結(jié)合，是業(yè)界首個生成式端到端自動駕駛模型。該技術(shù)顛覆了UniAD的漸進式流程端到端方案，探討了一種新的端到端自動駕駛范式，關鍵在于采用生成式人工智能的方式預測自車和周圍環(huán)境在過去場景中的時序演變方式。

技術(shù)上本方案提出以實例中心的場景表示，首先將周圍場景轉(zhuǎn)換為地圖和感知實例。然后，使用變分自編碼器在結(jié)構(gòu)潛在空間中學習未來軌跡分布，用于軌跡先驗建模。進一步采用時序模型來捕捉潛在空間中的代理和自車運動，以生成更有效的未來軌跡。最終，GenAD通過在學習的結(jié)構(gòu)潛在高斯空間分布中采樣，并使用學習的時序模型生成未來信息，同時執(zhí)行運動預測和規(guī)劃。該模型在城市場景數(shù)據(jù)集Nuscenes已經(jīng)取得了SOTA的性能，并在實時性能上遠超UniAD。

目前，該技術(shù)已經(jīng)逐步向礦山場景自動駕駛推廣應用。未來中科慧拓將圍繞愚公（YuKon）礦山大模型及基礎設施智能體系持續(xù)開展相關工作。中科慧拓將積極探索人工智能在智慧礦山中的重大應用，共建Mining 5.0時代，推動礦山行業(yè)從工業(yè)自動化向知識自動化邁進。

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