一凡 发自 副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto
小米的自动驾驶技术能力水平，有了最新的国际证明。
就在AI顶会CVPR举办的自动驾驶挑战赛上，备受关注的无图赛道，小米斩获了第二名的成绩。
这也是小米自入局造车、开启自动驾驶自研以来，获得的首个全球范围内的研究认可。
相比于其他玩家，小米可谓是先上车后补票，先量产再秀研究水平。
自动驾驶国际挑战赛，是AI视觉顶会CVPR 2024所属的一项竞赛，共设置7个细分赛道，吸引来自10多个国家的上百支队伍参赛，可谓高手如云，华山论剑。
而小米首次出道，成绩不俗。不过荣誉同样属于北京邮电大学，这次小米战队，联合了北邮，提出了一种关于道路拓扑理解的新方法，共同斩获了这项挑战赛的成绩。
值得一提的是，知名Tier1博世全球，仅拿到了第四名的成绩。而前三，无一例外被中国玩家包揽，而且可能都是让人眼前一亮的自动驾驶“新玩家”。
第一名：朗歌科技。
第二名：小米&北邮。
第三名：旷视&北理工。
顶会自动驾驶挑战赛，小米全球第二CVPR会议前后举办了一系列挑战赛，已经成传统了，目前最受关注的就有自动驾驶国际挑战赛(Autonomous Grand Challenge)。
今年挑战赛共设置了7个赛道：
端到端自动驾驶世界模型占用网络与光流的运动预测具身智能多模态3D视觉定位CARLA自动驾驶挑战LLM在自动驾驶的应用无图自动驾驶
CVPR主办方介绍说，LLM与世界模型的出现，给自动驾驶带来巨大潜力，可解释的端到端模型将是未来。
这类模型可以理解世界，并生成未曾实际到过的场景。
鉴于此，会议决定分出7个赛道，推动打破当今感知、预测和规控的边界。
而作为当前自动驾驶的竞速关键，无图自动驾驶(Mapless Driving)赛道，同样备受瞩目——被认为是量产自动驾驶更大规模落地的关键技术所在。
该挑战赛，汇聚了来自10个国家的120支队伍，参赛者包括一汽、博世(德国)、小米、旷视科技和朗歌科技等，共计收到729项工作。
这里说的“无图”，同样是指去高精地图，转而使用标精地图(Standard Definition Map)，可以理解为导航地图。
△左侧为标精地图样例，右为对应道路的高精地图样例
标精地图的精度通常在米级，提供了道路的基本信息和车道信息，能够辅助自动驾驶系统，进行导航和场景理解。
小米和北京邮电大学的工作，正是提出了一种利用标精地图，辅助道路拓扑理解的新方法。
具体地说，研究团队设计了一个基于Transformer的紧凑架构，用于标精地图的编码和整合，利用中间车道点，改进检测头中的每个车道注意力层，动态解码。
这样能够提高解码性能，同时获得更准确的位置信息，预测驾驶中的场景变化。
经过激烈角逐，这项工作最终夺得无图自动驾驶赛道的第二名。
谁是赛道的榜一大哥？
一家名不见经传的公司：朗歌科技。
朗歌科技成立于2021年，可不是一般的初创企业。
公开工商信息显示，背后实际控制人为李书福，控股比例超96%，朗歌董事长刘金良为吉利集团董事。
主营智驾地图、多模态导航和智驾数据服务，是目前行业内唯一一家兼具主机厂和导航电子地图制作甲级测绘资质背景(该资质来自旗下湖北亿咖通科技)的汽车智能化服务商。
此前开发了周天多模态地图大模型，本次大赛以此为基础，针对比赛任务调优，利用标精地图提供的道路拓扑先验，引入深度辅助监督，提出了一种混合时序融合模块，获得了最好的道路拓扑结构认知性能。
而凭借今年CVPR上的一战成名，不论朗歌还是吉利，都在智驾上多了几分自信的理由——
是时候告别Mobileye依赖。
CVPR自动驾驶挑战赛其他赛道无图自动驾驶赛道之外，其他赛道的成绩榜单，也有不少熟悉的名字。
其余六个赛道，华为在三个赛道榜上有名，获得了世界模型赛道的第二名，CARLA自动驾驶挑战赛MAP组的第三名，以及占用网络与光流赛道的第四名。
最后要压轴介绍的，是当下最火热、最值得关注的端到端赛道，第一名是巨头英伟达，联合了复旦大学等多家单位。
提出了一个名为Hydra-MDP的新颖架构，使用多教师的教师学生范式进行知识蒸馏，整合来自规则与人的知识。’这使得模型能够学习不同的轨迹，提高在不同驾驶场景下的泛化能力。
值得一提的是，这项工作的感知网络，使用了来自摄像头和激光雷达的数据，是融合感知的方案。
紧随英伟达其后，在端到端自动驾驶挑战赛获得第二名的团队，来自苏州的初创企业零一汽车——由图森未来联合创始人黄泽铧创立，获奖团队成员包括图森老将王泮渠等。
其团队提交的工作，把多模态视觉语言模型(VLM)与端到端架构结合，应用于自动驾驶，获得了不错的表现。
所以，CVPR自动驾驶国际挑战赛可以说汇集了各路豪杰，既有国际巨头，也有颇具潜力的初创企业。
一直以来，AI顶会也是最新最强技术的先发地，挑战赛更是不少初创公司一战成名的最佳战场。
而今年，小米汽车初战，一鸣惊人。
One More Thing不过AI顶会获奖，倒没成为小米汽车的新热搜。占据关注度的是小米被曝光的第二款车——小米SUV。
其路测谍照曝光，依然是长车头，相对稍低趴的外观。
即便重重伪装，网友依然对这款车评价不俗，认为小米汽车设计团队，果然不负盛名。
延续了小米SU7的成功经验……
但也很快，就有大量网友和博主指出，这车外观似乎哪里见过……更懂车的朋友，则进一步po出了这张图：
△图源：微博@科技头条
没错，法拉利的首款SUV Purosangue……但仁者见仁、像者见像，也有其他网友觉得还是有不同的，更多可能还是类似小米SU7和保时捷Taycan的关系——心有灵犀。
然而即便有不同看法，最后达成一致的还是价格，小米的SUV，肯定不会像法拉利Purosangue一样售价500万之巨。
小米时刻即将在SUV车型上降临：500万的外观设计、500万的硬件配置、500万的尊贵体验……
售价不超过50万。
想买法拉利Purosangue的朋友，再等等？
参考链接：
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/MfqYnhPpGSiHWH1mMBa08Q
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/EgFjr5wIfA_HSGwvroL_gw
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/tS8mgsqSeJM7wZW0JkV7XA
[4]https://developer.nvidia.com/blog/end-to-end-driving-at-scale-with-hydra-mdp/
大会挑战赛链接：
https://opendrivelab.com/challenge2024/#end_to_end_driving_at_scale
论文传送门：
Leveraging SD Map to Assist the OpenLane Topology by XIAOMIhttps://opendrivelab.com/challenge2024/technical_report/mapless_XIAOMIEV.pdf
Hydra-MDP: End-to-end Multimodal Planning with Multi-target Hydra-Distillation by NVIDIAhttps://opendrivelab.com/challenge2024/technical_report/e2e_Team%20NVIDIA.pdf
End-to-End Autonomous Driving Using Vision Language Model by ZERONhttps://opendrivelab.com/challenge2024/technical_report/e2e_ZERON.pdf
