【自动驾驶独角兽小马智行获

【自动驾驶独角兽小马智行获#沙特新未来城1亿美元投资，并将成立合资公司】小马智行宣布获得沙特阿拉伯王国新未来城（NEOM）及旗下投资#基金NIF（NEOMInvestmentFund）的1亿美元投资。同时，小马智行与NEOM计划在沙特西北部的新未来城成立合资公司，为该地区提供自动驾驶技术解决方案。本轮融资资金将用于自动驾驶技术全球化研发和运营投入等方向。小马智行和NEOM以合资公司为平台，面向沙特新未来城乃至中东及北非地区开展自动驾驶研发与制造，并部署自动驾驶服务车队以及智能汽车相关的基础设施。

上海人工智能实验室发布自动驾驶视频生成模型 GenAD

上海人工智能实验室发布自动驾驶视频生成模型GenAD上海人工智能实验室3月20日发文宣布，近日，该实验室联合香港科技大学、德国图宾根大学、香港大学推出大规模自动驾驶视频生成模型GenAD，通过预测和模拟真实世界场景，为自动驾驶技术的研究和应用提供支撑。视频生成模型GenAD进一步拓宽了自动驾驶技术的研究路径。结合此前推出的端到端自动驾驶模型UniAD、“语言+自动驾驶”全栈数据集DriveLM，上海人工智能实验室从多个技术维度对自动驾驶技术进行探索，从而多方位提升其智能性。同时，联合团队构建了包含1747小时驾驶视频的数据集OpenDV-YouTube，现已开源。

上海人工智能实验室3月20日发文宣布，近日，该实验室联合香港科技大学、德国图宾根、香港推出大规模自动驾驶视频生成模型Ge

上海人工智能实验室3月20日发文宣布，近日，该实验室联合香港科技大学、德国图宾根大学、香港大学推出大规模自动驾驶视频生成模型GenAD，通过预测和模拟真实世界场景，为自动驾驶技术的研究和应用提供支撑。视频生成模型GenAD进一步拓宽了自动驾驶技术的研究路径。结合此前推出的端到端自动驾驶模型UniAD、“语言+自动驾驶”全栈数据集DriveLM，上海人工智能实验室从多个技术维度对自动驾驶技术进行探索，从而多方位提升其智能性。（上证报）

滴滴自动驾驶获广汽集团投资 首批进入L4级自动驾驶领域

滴滴自动驾驶获广汽集团投资首批进入L4级自动驾驶领域据悉，滴滴自动驾驶是最早进入L4级自动驾驶领域的国内科技企业之一。依托于全球卓越的出行平台，滴滴自动驾驶专注于共享出行场景下的L4级自动驾驶技术研发、产品应用及相关业务拓展，形成了领先的技术和运营能力。目前，滴滴自动驾驶已经连续安全运营超1200天，在广州和上海的运营区域内实现混合派单。面向大规模无人化运营场景，滴滴自动驾驶创新打造了首个24小时自动驾驶自动运维中心慧桔港，全流程自动化率已达90%。滴滴出行CTO兼滴滴自动驾驶CEO张博表示，广汽集团是汽车行业的领军企业，也是全球新能源领域的领跑者，在全栈产业链上有着深厚的积累，很高兴同广汽集团加强战略合作关系。广汽集团的大力支持，将有助于滴滴自动驾驶加快构建开放、可持续的共享出行网络，为用户提供安全、便捷、高性价比的自动驾驶出行服务。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389559.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389559.htm

他们用ChatGPT方式搞自动驾驶 论文入选了ICRA 2023

他们用ChatGPT方式搞自动驾驶论文入选了ICRA2023基于视觉和神经网络的自动驾驶算法，虽然能通过传感器数据，以及学习人类的驾驶行为，自主决策并控制车辆。但是，算法基于什么做出的决策？特别是出现故障，也就是决策错误的时候，算法是怎么想的？这些一直被称为自动驾驶算法里的“黑匣子”，让算法缺乏透明度和可解释性。不过，现在有这么一个模型，既能预测车辆控制行为，还能自己解释“我停车是因为红灯亮了，并且有行人在过马路”。模型论文入选ICRA2023，相关模型已开源。那么，是一个什么样的算法？ADAPT：驾驶行为感知说明大模型这是一种叫ADAPT（Action-awareDrivingCaptionTransformer）的端到端算法，也是目前第一个基于Transformer的驾驶行为描述框架，可以感知和预测驾驶行为，并且输出自然语言叙述和推理。直白一点说，输入车辆视频后，这个算法可以判断车辆行为并告诉你：车在做什么，为什么要这么做。在论文作者提供的测试视频里，这个算法最终上车的效果是这样的。（红色字是车辆行为，蓝色字是解释）“车在向前开。因为路上没有车。”驾驶行为变化后，算法也能及时感知：“车靠左边停下了。因为要停车。”“车开始移动并且靠右行驶。因为路左边停着车。”算法不仅能识别路口，也能识别骑着车的人。“车在十字路口停下了。因为要避开街上骑着自行车的人，”这是怎么实现的？多任务框架下的联合训练ADAPT框架可以分为两个部分：车辆行为描述（DCG，DrivingCaptionGeneration）和车辆控制信号预测（CSP，ControlSignalPrediction）。首先，传感器端输入视频，VideoSwinTransformer对车辆视频进行编码，得到的视频特征会输入进各任务模块里。在DCG模块，算法利用Vision-LanguageTransformer生成两个自然语句，也就是上文中提到的车辆行为描述和原因解释。相同的视频特征也会输入进CSP模块（类似一般基于视觉的自动驾驶系统），输出车辆实际的控制信号序列，并利用MotionTransformer输出模型预测的控制信号，比如速度、方向和加速度。在单个网络中，作者利用车辆实际的控制信号序列和模型预测的控制信号序列，两者的均方误差作为CSP模块的损失函数。而在多任务框架下，通过联合训练DCG和CSP，可以减少车辆决策和文本描述之间的差异，提高控制信号预测的准确率。论文里，作者们在包含控制信号和车辆视频的大规模数据集BDD-X上，利用机器评测和人工评测验证了ADAPT的有效性。机器评测方面，使用的是BLEU4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr（对应缩写分别为B4、M、R、C）等多种语言任务常用的指标。最终显示ADAPT达到了当前最优（State-of-the-Art）的结果，ADAPT在动作描述方面比原有先进方法CIDEr高出31.7，在原因解释方面高33.1。人工评测分为动作描述、原因解释和全句三个部分。通过人工判断，ADAPT在这三部分的准确性分别达到了90%，90.3%和82.7%，证明了ADAPT的有效性。在可视化结果里，也能看出ADAPT可以准确识别车辆行为以及决策原因。并且在黑夜、阴雨天等场景下，ADAPT也能保证准确度；即使有雨刷器干扰，ADAPT也可以识别道路上的停止标识。为什么需要ADAPT？自动驾驶行为的可解释性在基于视觉的自动驾驶算法里，比较常见的解释图有视觉注意图（AttentionMap），或者成本量图（CostVolume），但不熟悉自动驾驶算法的人容易对这些图造成误解。上：视觉注意图；下：成本量图因此，ADAPT这种能够生成自然语言、“说人话”的算法，能够帮助用户更好地理解自动驾驶算法在做什么、为什么要这么做，同时还能让用户更信任自动驾驶技术。而对于算法工程师和研究人员来说，当发生极端情况时、或者发生故障（比如判断错误）时，ADAPT可以帮助他们获得更多信息，进而改进算法。作者们将进一步研究如何在模拟器和实际车辆上如何部署ADAPT，以及如何利用文本转语音技术，让生成的句子转化为语音，帮助普通乘客，特别是视力障碍乘客使用。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1351033.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1351033.htm

华为新专利可检测自动驾驶是否失效

华为新专利可检测自动驾驶是否失效天眼查App显示，12月29日，华为技术有限公司申请的“检测自动驾驶系统的方法和装置”专利获授权。摘要显示，该申请涉及检测自动驾驶系统的方法和基于自动驾驶系统控制车辆行驶的方法，方法包括：获取目标驾驶场景中的多个车辆的传感器采集的数据，使用待检测自动驾驶系统根据这些数据获取目标车辆在目标驾驶场景中行驶时的轨迹信息，并将该轨迹信息与预设的轨迹信息进行比较，根据比较结果判断该自动驾驶系统在目标驾驶场景中行驶时是否失效。该申请还可以检测该自动驾驶系统的失效原因，以及使用检测过的自动驾驶系统控制车辆行驶。该申请提出的技术方案有助于提高车辆的安全性。