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自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧，扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像，却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处，以及不同视角下的空间结构如何变化，那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
具身智能现在面临的问题，和自动驾驶几年前的困境非常相似。
大模型进入自动驾驶后，最直接的价值在于场景理解。它可以识别前车是否准备并线、行人是否可能横穿、施工区域是否会影响车道，也可以分析复杂路口中的让行关系。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
今天，阿里发布Qoder 1.0，从AI IDE升级为智能体自主开发工作台，用户只需专注需求定义，Agent团队即可“自动驾驶”，自主完成执行、验证和交付全流程任务。目前，Windows、macOS和Linux系统用户均可下载使用。
OpenAI刚用Deep Research抢了先手，谷歌直接掀桌！DeepMind祭出研究智能体双杀，Max版质量评分从66.1%暴拉到93.3%，知识工作自动化的军备竞赛正式进入贴身肉搏。
今天，大洋彼岸，硅谷自动驾驶领域的秘密，终于有大佬站出来分享了。如果你对自动驾驶、人形机器人中炙手可热的 VLA、世界模型还有疑惑，全球“物理 AI” 领域头部的基础设施平台 Applied Intuition 两位创始人：CEOQasar Younis、CTO Peter Ludwig的分享可真的是太对口了。
从单幅图像恢复三维结构，到多视图场景建模、动态 4D 重建，再到机器人、自动驾驶、SLAM 与视频生成，如何让模型在不依赖逐场景优化的前提下，直接、高效地理解并重建三维世界，正在成为 3D 视觉领域的
4月19日，驭势科技通过港交所聆讯。吹响IPO号角，第二次。
前华为自动驾驶CTO、天才少年创办。