“愚公大模型”之端到端自動(dòng)駕駛最新工作“GenAD”被國(guó)際頂級(jí)會(huì)議ECCV2024收錄

2020年2月，國(guó)家發(fā)改委聯(lián)合國(guó)家能源局等五部門印發(fā)《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中提出，2025年大型煤礦和災(zāi)害嚴(yán)重煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化、2035年各類煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化的目標(biāo)。面向國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，以培育新質(zhì)生產(chǎn)力為導(dǎo)向，中科慧拓響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，6月2日，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（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(chǔ)設(shè)施智能體系。愚公（YuKon）礦山大模型是智慧礦山進(jìn)入AI新時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，標(biāo)志著礦山行業(yè)智能化水平邁上了一個(gè)新的臺(tái)階。愚公（YuKon）礦山大模型及基礎(chǔ)設(shè)施智能體系以數(shù)據(jù)知識(shí)為基礎(chǔ)，通過(guò)愚公大模型體系，驅(qū)動(dòng)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(gè)環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)礦業(yè)由工業(yè)自動(dòng)化向知識(shí)自動(dòng)化邁進(jìn)。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(dòng)駕大模型GenAD ，礦山知識(shí)大模型MineGPT，礦山Al助手MineCopilot。7月2日消息，GenAD被業(yè)界廣泛認(rèn)可，成功被計(jì)算機(jī)三大頂會(huì)之一的ECCV2024收錄。這也表明中科慧拓在端到端自動(dòng)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(dòng)駕駛方案

生成式人工智能（Generative AI）正催生出科技領(lǐng)域的一場(chǎng)創(chuàng)新革命，其中ChatGPT作為開創(chuàng)性的代表，展示了強(qiáng)大的自然語(yǔ)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(dòng)駕駛技術(shù)結(jié)合，提出生成式端到端自動(dòng)駕駛GenAD。GenAD提出以實(shí)例中心的場(chǎng)景表示，首先將周圍場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為地圖和感知實(shí)例。然后，使用變分自編碼器在結(jié)構(gòu)潛在空間中學(xué)習(xí)未來(lái)軌跡分布，用于軌跡先驗(yàn)建模。進(jìn)一步采用時(shí)序模型來(lái)捕捉潛在空間中的代理和自車運(yùn)動(dòng)，以生成更有效的未來(lái)軌跡。最終，GenAD通過(guò)在學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)潛在高斯空間分布中采樣，并使用學(xué)習(xí)的時(shí)序模型生成未來(lái)信息，同時(shí)執(zhí)行運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)和規(guī)劃。GenAD超越CVPR2023 best paper UniAD，在廣泛使用的nuScenes基準(zhǔn)測(cè)試中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)證明，所提出的GenAD在以視覺(jué)為中心的端到端自動(dòng)駕駛方面取得了SOTA的性能?！坝薰╕uKon）礦山大模型”之端到端自動(dòng)駕駛大模型以此技術(shù)方案為基礎(chǔ)構(gòu)建。

GenAD：中科慧拓技術(shù)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所，武漢大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校研發(fā)最新成果詳細(xì)解讀

中科慧拓技術(shù)團(tuán)隊(duì)提出的生成式端到端自動(dòng)駕駛模型GenAD，將生成式人工智能（Generative AI）和端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)結(jié)合，是業(yè)界首個(gè)生成式端到端自動(dòng)駕駛模型。該技術(shù)顛覆了UniAD的漸進(jìn)式流程端到端方案，探討了一種新的端到端自動(dòng)駕駛范式，關(guān)鍵在于采用生成式人工智能的方式預(yù)測(cè)自車和周圍環(huán)境在過(guò)去場(chǎng)景中的時(shí)序演變方式。

技術(shù)上本方案提出以實(shí)例中心的場(chǎng)景表示，首先將周圍場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為地圖和感知實(shí)例。然后，使用變分自編碼器在結(jié)構(gòu)潛在空間中學(xué)習(xí)未來(lái)軌跡分布，用于軌跡先驗(yàn)建模。進(jìn)一步采用時(shí)序模型來(lái)捕捉潛在空間中的代理和自車運(yùn)動(dòng)，以生成更有效的未來(lái)軌跡。最終，GenAD通過(guò)在學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)潛在高斯空間分布中采樣，并使用學(xué)習(xí)的時(shí)序模型生成未來(lái)信息，同時(shí)執(zhí)行運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)和規(guī)劃。該模型在城市場(chǎng)景數(shù)據(jù)集Nuscenes已經(jīng)取得了SOTA的性能，并在實(shí)時(shí)性能上遠(yuǎn)超UniAD。

目前，該技術(shù)已經(jīng)逐步向礦山場(chǎng)景自動(dòng)駕駛推廣應(yīng)用。未來(lái)中科慧拓將圍繞愚公（YuKon）礦山大模型及基礎(chǔ)設(shè)施智能體系持續(xù)開展相關(guān)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(yīng)用，共建Mining 5.0時(shí)代，推動(dòng)礦山行業(yè)從工業(yè)自動(dòng)化向知識(shí)自動(dòng)化邁進(jìn)。

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