NVIDIA 再次问鼎 CVPR 自动驾驶大挑战，连续三年领跑行业前沿

NVIDIA 连续两年在 CVPR 自动驾驶大赛上荣获“端到端大规模驾驶”类别冠军，今年更是第三年获得自动驾驶挑战奖。这一成就再次彰显了其在自主驾驶技术领域的领先地位。 今年的自动驾驶挑战赛主题为“迈向通用化实体系统”，基于 NAVSIM v2 模拟框架。研究者们面临的主要任务是在半反应式仿真环境中生成安全且适应性高的驾驶轨迹。该环境的特点是，自车辆的行驶计划在开始时固定，但背景交通会动态变化。评判标准包括安全性、舒适度、合规性和泛化能力，涵盖了真实世界和合成场景，旨在推动更强大、更泛化的自动驾驶研究。 NVIDIA 的自动驾驶应用研究团队提出了一种名为“通用轨迹评分（Generalized Trajectory Scoring，简称 GTRS）”的方法，这是他们获胜的关键创新。GTRS 方法能够生成多种驾驶轨迹，并通过逐步筛选出最优轨迹。具体来说，GTRS 结合了涵盖广泛情境的粗略轨迹集和针对关键安全情境的精细轨迹集，后者通过环境条件下的扩散策略生成。然后，GTRS 使用一个从感知依赖指标中提取的变压器解码器，重点评估安全性、舒适度和交通规则遵守情况，逐步筛选出最合适的轨迹选项。 这种方法不仅在多种场景下表现出了强大的泛化能力，还达到了当前领先的技术水平，在复杂的自动驾驶条件下实现了稳健、适应性强的轨迹选择。NVIDIA 的研究人员表示，这套系统的创新之处在于它能够处理超出人类实测数据范围的各种意外情况，从而加速了智能驾驶技术的研发进程。 此外，NVIDIA 在 CVPR 2025 大会上有超过 60 篇论文被接受，涉及汽车、医疗、机器人等多个领域。在汽车领域，NVIDIA 研究人员专注于物理 AI 的创新，特别是在感知、规划和数据生成方面。今年，NVIDIA 有三篇论文被提名最佳论文奖：FoundationStereo、Zero-Shot Monocular Scene Flow 和 Difix3D+。这些研究展示了在立体深度估计、单目运动理解、3D 重建、闭环规划、视觉语言建模和生成模拟方面的突破，这些技术对于构建更安全、更具泛化能力的自动驾驶车辆至关重要。 大会期间，NVIDIA 参与了多个关于自动驾驶的工作坊和教程，演讲者包括 NVIDIA 的高级自动驾驶研究员 Marco Pavone、AI 研究副总裁 Sanja Fidler 和高级研究经理 Laura Leal-Taixe 等。这些环节探讨了数据驱动的自动驾驶模拟、多代理实体智能系统与生成 AI 时代的关系、基于车辆联网的协作自动驾驶基础模型等前沿话题。 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在 GTC 巴黎的主旨演讲中也提到，NVIDIA 正致力于通过全栈式、基于 GPU 的深度学习和基础模型加速，以实现更高效的自动驾驶技术研发。此外，NVIDIA 还在大会上介绍了通过基础模型实现持续数据循环和自动驾驶模型蒸馏的方法，进一步提升自动驾驶系统的性能和可靠性。 业内人士认为，NVIDIA 在自动驾驶领域的持续创新和技术突破不仅巩固了其行业领导地位，也为整个自动驾驶生态系统的发展注入了新的动力。NVIDIA 研究团队由数百名科学家和工程师组成，主要研究方向包括 AI、计算机图形学、计算机视觉、自动驾驶汽车和机器人技术。他们的工作为实现更加智能、安全的未来交通系统奠定了坚实的基础。