AIGC技术在自动驾驶中扮演重要角色

自动驾驶是当下火热的研究热点，AIGC技术在其中也扮演了很重要的角色，主要是数据生产相关方向。

计算机视觉技术通过采用算法和数学模型进行解释，使得机器能够从原始传感器数据中提取现实世界的信息。这有助于准确理解周围环境，确保车辆保持在正确的路径上。通过行为克隆，自动驾驶系统学习并模仿人类驾驶行为，而整合计算机视觉技术则使得复杂的决策过程成为可能。

随着场景合成技术逐渐应用于自动驾驶，AIGC（人工智能生成内容）正成为增强自动驾驶车辆感知和决策能力的关键技术。当前获取驾驶场景数据的方法依赖于在真实世界中进行数据收集，这有一些局限性：

相比之下，AIGC提供了更多样化和自动化的数据，为模型训练提供了丰富的标记数据。

在驾驶场景中进行数据合成可以通过生成模型和神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）等方法实现。

「生成模型」 将语义注入生成网络，结合丰富的先验知识以实现多样化、符合约束的结果。在驾驶场景中，这种条件生成模型利用鸟瞰图（Bird’s Eye View，BEV）布局作为几何约束，生成语义多视图全景。虽然在增强感知算法的训练数据方面很有效，但这种方法仍然面临时间连续性差、可控性有限以及合成信息模态的约束等方面的限制。
「NeRF」利用多视图重建来重新创建真实场景。基于NeRF的3D场景合成的优势在于保持高保真度和捕获额外的3D信息。然而，其局限性包括方法的受限场景生成能力、对真实数据收集和手动操作的依赖，以及较长的场景建模周期。

自动驾驶中的AIGC

在Diffusion和NeRF方法的影响下，场景合成具有复制真实场景的能力。对这些方法的进一步发展和利用可以为对场景和目标之间的动态交互有深刻理解的道路铺平，最终影响端到端的智能驾驶决策。

参考资料

https://medium.com/@opendrivelab