近日，研究人员提出了一种新的自动驾驶汽车高效模型——尖峰神经网络。该模型通过减少能耗高达85%，实现了高性能的目标。该模型在 GitHub 上建立了一个存储库，供研究人员和开发人员参考。据悉，尖峰神经网络结合了神...

世界体积感知多摄像头驾驶场景生成器（WoVoGen）是一个创新系统，旨在为自动驾驶创建逼真的街景视频。该系统使用机器学习和计算机视觉技术来生成高质量的街景视频，以帮助自动驾驶车辆更好地识别和适应不同的路况。W...

由于AI行业的繁荣，英伟达(NVIDIA)的市值已经达到了1.7万亿美元，相当于中国港交所所有上市公司的市值总和。英伟达是一家总部位于美国的半导体公司，其图形处理器和人工智能技术在游戏、数据中心和自动驾驶汽车等领...

MF-MOS是一种新模型，可以更好地使用LiDAR技术检测自动驾驶中的运动目标。该模型独特地分离运动和语义信息，使用残差图进行运动捕捉，使用距离图像进行语义引导。该模型的发布将进一步推动自动驾驶技术的发展。

DeFlow是一种用于估计场景中三维运动的新方法，这是自动驾驶所必需的关键技能。它通过从基于体素的方法向基于点特征的方法过渡，并使用门控循环单元细化和引入新的损失函数，克服了传统体素化方法的局限性。

HEDNet是一种新的编码器-解码器网络，旨在增强自动驾驶中的3D物体检测能力，特别是针对3D场景中稀疏点分布的挑战。该网络采用多分支设计，结合了高效的感受野对齐和多尺度信息融合技术，能够快速而准确地检测出道路...

人工通用智能（AGI）通常被定义为在大部分经济有价值的工作中超越人类能力的自主系统。自动驾驶的最新发展是增加自动化的社会动态的一个好的早期案例研究。驾驶是一个难以自动化的问题，其自动化将影响大量人力资源...

本文探讨了开发自动驾驶汽车视觉基础模型（VFMs）所面临的挑战。通过分析超过250篇研究论文，它提供了有关数据准备，预训练和AI任务适应的见解，重点介绍了NeRF和3D高斯点渲染等前沿技术。