【EV視界綜合報(bào)道】近日，智加科技自主研發(fā)的全新純視覺(jué)端到端自動(dòng)駕駛框架SSR（Sparse Scene Representation）論文成功入選第13屆國(guó)際學(xué)習(xí)表征會(huì)議（ICLR 2025）。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域三大頂級(jí)會(huì)議之一，ICLR由Yoshua Bengio和Yann LeCun聯(lián)合創(chuàng)辦，歷來(lái)以展示人工智能、機(jī)器視覺(jué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的前沿研究成果著稱。

SSR框架通過(guò)創(chuàng)新性自適應(yīng)可學(xué)習(xí)稀疏感知模塊，有效替代傳統(tǒng)模塊化感知架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在不依賴任何感知標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下：

軌跡誤差較主流端到端方案降低27.2%；

安全性能提升51.6%；

推理速度達(dá)10.9倍提升；

訓(xùn)練效率實(shí)現(xiàn)13倍加速。

在CARLA仿真平臺(tái)閉環(huán)測(cè)試中，SSR框架的駕駛得分同樣顯著超越基于LiDAR輸入的SOTA方法，實(shí)現(xiàn)了性能和效率的雙最優(yōu)水平，展現(xiàn)出純視覺(jué)方案的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

SSR性能效率對(duì)比實(shí)驗(yàn)

SSR框架通過(guò)模擬人類駕駛注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)基于導(dǎo)航意圖的按需感知，突破傳統(tǒng)端到端方案對(duì)多感知任務(wù)的依賴。該框架的研發(fā)標(biāo)志著One-Model端到端自動(dòng)駕駛發(fā)展方向的重要突破。

同時(shí), 通過(guò)建立BEV世界模型，SSR進(jìn)一步加深了場(chǎng)景的理解能力和對(duì)應(yīng)的規(guī)劃能力。由于去除掉所有的感知監(jiān)督任務(wù)，SSR不依賴任何標(biāo)注數(shù)據(jù)并具備極高的推理速度，這使得其具備非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)擴(kuò)展性和易部署性。

SSR算法框架

依托智加科技自主研發(fā)的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，SSR框架已具備快速迭代優(yōu)化能力。未來(lái)，智加計(jì)劃進(jìn)一步融合復(fù)雜導(dǎo)航提示（如自然語(yǔ)言命令）和視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）提升決策智能，并聚焦系統(tǒng)多冗余設(shè)計(jì)提升系統(tǒng)安全性，推進(jìn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛架構(gòu)與L2+前裝量產(chǎn)方案的協(xié)同發(fā)展，為干線物流領(lǐng)域提供兼具高效部署與安全可靠的端到端自動(dòng)駕駛解決方案。