483支队伍，覆盖五大洲，CVPR 2024自动驾驶挑战赛圆满落幕

近日，CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛（Autonomous Grand Challenge）结果揭晓。中国科学技术大学、浪潮信息、南京大学、华东师范大学、朗歌科技、NVIDIA、清华大学-联想、Wayve-图宾根大学团队，从483个参赛队伍中脱颖而出。

本届挑战赛由上海人工智能实验室（上海AI实验室）主办，并联合美团、惠普等多家国内外机构共同举办，多位国内外知名专家学者组成赛事指导与评奖委员会。西雅图当地时间6月17日，在CVPR 2024会议现场举行的CVPR Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems上，挑战赛获奖团队代表发表主旨报告，与各界分享其成果，共同探讨自动驾驶技术前沿趋势。

本次赛事旨在深入探讨自主系统面临的任务和挑战，为全球研究者提供展示技术与创新的舞台。共设置七个赛道，覆盖端到端自动驾驶等热门课题，充分挖掘了大模型在自动驾驶及具身智能等垂直领域的应用潜力。赛事总奖金池达12万美元，优秀成果已获邀向国际顶级期刊投稿。

各赛道获奖队伍名单及公开评分基准已公布，详见https://opendrivelab.com/challenge2024

聚焦前沿，七大赛道见证突破

聚焦自动驾驶领域的前沿方向及“热点”“难点”问题，上海AI实验室组织华为、比亚迪、美团、长安汽车等厂商举行多次会商，最终为本次挑战赛设置了七大赛道：端到端自动驾驶（End-to-End Driving at Scale）、世界模型（Predictive World Model）、占据栅格和运动估计（Occupancy and Flow）、具身多模态三维视觉定位（Multi-View 3D Visual Grounding）、CARLA自动驾驶挑战（CARLA Autonomous Driving Challenge）、大语言模型在自动驾驶中的应用（Driving with Language）及无图驾驶（Mapless Driving）。覆盖自动驾驶领域热门课题，并具备长远应用前景。

为充分激励参赛团队在研究方法层面开拓创新，在各赛道中决出优胜团队的同时，本届赛事增设创新奖，根据方法的“创新性”综合评选优胜者。

华为诺亚方舟实验室与香港中文大学（深圳）联合团队取得世界模型赛道的创新奖，所提出方案与基线方法ViDAR相比，展现出显著性能提升。该方法旨在提高点云预测模型的速度，并将点云预测任务分解为占据栅格预测及运动预测两个子任务。

在大语言模型在自动驾驶的应用赛道，ADLM团队端到端地使用了空间统一的俯视图特征，并将其与大语言模型对齐，帮助LLM理解空间关系信息。

清华大学与联想团队在具身多模态三维定位赛道中，通过引入大语言模型和双向图像-文本的交互，丰富了信息的多视角感知信息，缓解了视觉-语言特征稀疏的问题。

LGMap团队在无图驾驶赛道中提出的方案，整合了标精地图提供的道路拓扑先验，引入辅助深度监督，并构建了一种流式堆叠混合的时序模块，从而实现了高准确度的道路拓扑结构认知性能。

以赛促创，汇聚全球创新力量

西雅图当地时间6月17日，上海AI实验室在CVPR 2024会议现场举行了CVPR Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems，邀请部分赛道获奖团队进行了杰出案例分享。

CVPR Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems现场

本届挑战赛参赛共吸引来自28个国家和地区的483个团队参赛，覆盖全球五大洲，共计产生了超3000份参赛方案。来自北京大学、清华大学、哈佛大学、牛津大学、慕尼黑工业大学、新加坡国立大学等高校的研究团队，与NVIDIA、AMD、博世、Wayve、三星等企业的代表共同角逐。

上海AI实验室积极开展自动驾驶核心技术研究与基础平台开发。2023年，上海AI实验室联合团队的研究成果《Planning-oriented Autonomous Driving》（以路径规划为导向的自动驾驶）摘取CVPR 2023最佳论文奖。该论文首次提出感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD，开创了以全局任务为目标的自动驾驶大模型架构先河。

同时，上海AI实验室积极以赛事促创新，汇集产学研各界智慧，合力推动核心技术攻关。2023年，实验室主办了首届CVPR自动驾驶国际挑战赛，比赛中产生的道路结构认知、在线高精度地图构建、占据栅格预测和路径规划等成果已部分进入落地阶段，启迪产业应用探索新方向。