科创中国
视觉slam特征方案及智能驾驶世界模型预研
发布时间: 2025-10-15
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利,软件著作权,新技术
行业领域：
新能源汽车产业,智能网联新能源汽车
成果介绍
本项目包含两点:
首先聚焦基于视觉的语义特征SLAM技术研发，核心是用低成本视觉传感器方案，替代传统高成本传感器，破解行业内高阶智驾方案成本高、难普及的痛点。
项目已产出能支撑关键泊车场景的高精度视觉定位算法，不仅能构建轻量化语义地图，大幅减少地图数据量，还能保障定位的稳定性与可靠性，为精准路径规划和车辆控制提供有力支撑。
其次立足于未来技术，聚焦“智能驾驶时空联合世界大模型”预研，属于智能网联汽车及自动驾驶领域，核心是基于基础模型技术，构建适配自动驾驶场景的多模态时空建模与场景生成/分析体系，严格遵循基础模型在该领域的技术框架，整合四大核心技术方向。
技术上，可实现文本指令到场景逻辑的转化，生成结构化驾驶场景脚本；能融合多传感器数据与语言语义，提升场景理解精度；还可构建安全关键及真实世界场景的合成流程，并学习驾驶环境动态规律，实现4D场景预测与模拟。
成果亮点
项目已产出能支撑关键泊车场景的高精度视觉定位算法，不仅能构建轻量化语义地图，大幅减少地图数据量，还能保障定位的稳定性与可靠性，为精准路径规划和车辆控制提供有力支撑。
通过技术创新，项目可实现显著降本，助力高阶智驾功能向更多车型覆盖，让消费者享受到更优质的出行体验。同时，企业已掌握该技术的自研能力，能为后续智驾技术迭代和量产落地奠定基础，进一步提升产品市场竞争力，推动企业相关战略落地。
项目能解决传统智能驾驶测试中场景覆盖不足、数据稀缺的核心问题，为智能驾驶系统测试验证提供支撑，助力技术迭代与落地，进一步提升相关产品在行业中的竞争力，推动领域技术发展与应用普及。
团队介绍
陈超越副教授（联络人），深耕智能驾驶领域，牵头大模型架构设计与技术方向把控，在多模态融合与时空建模有丰富经验。王剑涛副教授负责高阶智能驾驶算法优化、端到端大模型开发。
成果资料
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”新能源汽车科技服务团 (中国汽车工程学会) 评价时间：2025-10-28
李冰
中国汽车工程学会
科创总监
综合评价
该成果技术思路具有显著创新性，将视觉SLAM与世界大模型技术相结合，解决了智能驾驶行业在高成本和高测试覆盖度方面的双重痛点。团队技术积累扎实，研发方向明确，已具备较好的工程化基础。视觉SLAM技术的低成本优势明显，世界模型的前瞻性强，两者协同具有良好的产业发展前景。建议在后续研发中重点突破模型效率与实时性问题，加强与行业标准对接，推进技术标准化和产品化进程。该项目技术领先、市场需求明确、团队能力强，具备很高的转化价值和产业带动效应，建议给予重点支持并加快产业化布局。
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