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SSR框架通过创新性自适应可学习稀疏感知模块,有效替代传统模块化感知架构。实验数据显示,在不依赖任何感知标注数据的情况下:
在CARLA仿真平台闭环测试中,SSR框架的驾驶得分同样显著超越基于LiDAR输入的SOTA方法,实现了性能和效率的双最优水平,展现出纯视觉方案的独特优势。
SSR框架通过模拟人类驾驶注意力机制,实现基于导航意图的按需感知,突破传统端到端方案对多感知任务的依赖。该框架的研发标志着One-Model端到端自动驾驶发展方向的重要突破。
同时, 通过建立BEV世界模型,SSR进一步加深了场景的理解能力和对应的规划能力。由于去除掉所有的感知监督任务,SSR不依赖任何标注数据并具备极高的推理速度,这使得其具备非常强的数据扩展性和易部署性。
依托智加科技自主研发的数据闭环系统,SSR框架已具备快速迭代优化能力。未来,智加计划进一步融合复杂导航提示(如自然语言命令)和视觉语言模型(VLM)提升决策智能,并聚焦系统多冗余设计提升系统安全性,推进L4级自动驾驶架构与L2+前装量产方案的协同发展,为干线物流领域提供兼具高效部署与安全可靠的端到端自动驾驶解决方案。
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