arXiv cs.CV· Yuping Wang, Shuo Xing, Cui Can, Renjie Li, Hongyuan Hua, Kexin Tian, Zhaobin Mo, Xiangbo Gao, Keshu Wu, Sulong Zhou, Hengxu You, Juntong Peng, Junge Zhang, Zehao Wang, Rui Song, Mingxuan Yan, Walter Zimmer, Xingcheng Zhou, Peiran Li, Fangzhou Lin, Peizheng Li, Zhaohan Lu, Chia-Ju Chen, Yue Huang, Ryan A. Rossi, Lichao Sun, Hongkai Yu, Zhiwen Fan, Frank Hao Yang, Yuhao Kang, Ross Greer, Chenxi Liu, Eun Hak Lee, Xuan Di, Xinyue Ye, Liu Ren, Alois Knoll, Xiaopeng Li, Shuiwang Ji, Masayoshi Tomizuka, Marco Pavone, Tianbao Yang, Jing Du, Ming-Hsuan Yang, Hua Wei, Ziran Wang, Yang Zhou, Jiachen Li, Zhengzhong Tu·· 4 小时前AI 评分24
生成式 AI 如何推动自动驾驶：前沿与机遇综述
Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities
AI 导读
一篇被 ACM Computer Survey 接收的综述系统梳理了生成式 AI 在自动驾驶全栈中的应用，涵盖 VAE、GAN、扩散模型与 LLM 等生成建模范式。文章覆盖图像、LiDAR、轨迹、占用与视频生成，以及 LLM 引导的推理决策，并延伸至合成数据、端到端驾驶、数字孪生与具身 AI 跨域迁移。作者同时指出罕见场景泛化、评估与安全、成本、监管与伦理等关键障碍，并提出后续研究方向。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org