云骥智行不断加快技术创新步伐，探索自动驾驶领域前沿技术边界，在多视角视觉 3D 感知和 Image-to-BEV 变换等方向与浙江大学自动驾驶团队展开合作，取得了阶段性成果。
云骥智行不断加快技术创新步伐，探索自动驾驶领域前沿技术边界，在多视角视觉 3D 感知和 Image-to-BEV 变换等方向与浙江大学自动驾驶团队展开合作，取得了阶段性成果。在此期间，双方合作参加了 2022 CVPR Waymo 开放数据集挑战赛并斩获其中高难度赛道奖项。
CVPR 是一年一度的全球计算机视觉领域的顶级会议，每年均会吸引大量高校、研究机构和科技公司参与。「Waymo 公开数据集挑战」在今年的 CVPR 推出了四项挑战，分别为运动预测、乘员流场预测、基于视觉的 3D 目标检测和 3D 语义分割，其中参赛者大多来自世界最顶级的学校、企业或科研单位，包括麻省理工学院、上海人工智能实验室、清华大学、北京大学、浙江大学、香港中文大学等等，所展示的方法均代表着每个比赛领域中当前最先进的水平，因而该比赛是一项极具挑战的国际级别竞赛。云骥智行和浙大团队合作参与了其中难度高的「基于视觉的 3D 目标检测「挑战。3D 目标检测，可谓是自动驾驶的基石原点，只有准确检测并正确预测出车辆、行人位置、方位和速度等信息，才能引导自动驾驶车辆正确安全地行驶在道路上。多摄像头 3D 感知能以低成本获得 3D 信息，并和 3D 激光雷达检测互为补充，形成更优的自动驾驶解决方案。
在此次挑战中，参赛团队合作在自动驾驶视觉 3D 感知中，通过深度神经网络从多摄像头的 2D 图像学习推理直接获得 3D 目标信息，完成对周围场景的 3D 感知。目前常用的基于单目检测和跨摄像头后处理的技术解决方案，会割裂多个摄像头之间的联系，无法完成跨摄像头信息的提取。合作团队更创新地采取多个摄像头联合处理的视觉方案，得到整个车身周围空间的 BEV 场景信息，后续在 BEV 视角下对目标的 3D 信息进行精准感知。值得一提的是，和目前业界主流对视觉 3D 感知的研究仍停留在算法层面不同，合作团队已实现了多视角视觉 360° 3D 感知在实车上的实时部署和应用，充分体现了强大的软件优化和工程落地能力。
在本次比赛中，参赛团队仅用两周时间打造了一个简洁、灵活且高性能的基线模型。在没有使用任何复杂的训练、推理技巧，数据增强且只利用少量计算资源的情况之下，该模型从众多方法中脱颖而出，获得奖项。
图 1：利用环视多相机作为输入，生成全局 BEV 特征图
赛后，合作团队所使用方案的科技报告还在 CVPR 2022 自动驾驶研讨会（Workshop on Autonomous Driving，WAD）中进行展示。CVPR 自动驾驶研讨会作为 CVPR 研讨会项目之一，每年都聚集了来自学术界和工业界最顶尖的研究人员和工程师，探讨自动驾驶感知领域的最前沿技术、最新的进展以及未来的方向。
图 2：Waymo 自动驾驶研讨会现场，图源：云骥智行团队现场拍摄
云骥智行将按下产研合作的启动键，以前瞻视野超快布局，用创新之力与全球顶级高校实现技术和资源的强强联合，携手探索自动驾驶前沿课题，突破技术天花板，推进自动驾驶领域驶向快车道。
作为一家致力于打造中国最先进的 L4 级别自动驾驶通用平台解决方案的初创公司，云骥智行不仅在短时间内集结了业界一流的研发团队，更以丰富的产业资源和商业化落地能力，快速推进跨平台一体化解决方案在多场景中的逐城落地，参与制定世界领先的行业标准。
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