小米汽车技术进展概述 - 小米汽车自2021年9月成立至2025年6月YU7发布，四年内在新能源领域快速发展[2] - 2025年下半年行业竞争焦点集中在智能驾驶、性价比及座舱体验，小米智驾正迎头赶上，新版本即将发布[2] - 2025年小米汽车团队在学术研究上成果显著，论文工作涉及VLA、世界模型、端到端等多个前沿方向，包括ORION、WorldSplat、EvaDrive、Dream4Drive等，探索生成模型在自动驾驶中的落地应用[2] 视觉语言行动模型与端到端驾驶 - **AdaThinkDrive**：引入"快速应答/慢速思考"双模式推理机制，在NAVSIM基准测试中PDMS达90.3，超越最佳纯视觉基线1.7分，在96%复杂场景使用CoT，84%简单场景直接输出轨迹，推理效率提升14%[6] - **EvaDrive**：采用进化对抗策略优化框架，实现轨迹生成与评估的闭环共进化，在NAVSIM v1上PDMS达94.9，Bench2Drive驾驶分数64.96，超越DiffusionDrive等方法[9] - **MTRDrive**：通过记忆-工具协同推理框架提升决策鲁棒性，在NAVSIM和Roadwork-VLM基准上表现出色，有效缓解幻觉问题[14] - **ReCogDrive**：融合VLM认知推理与强化学习增强的扩散规划器，在NAVSIM基准PDMS达90.8，推理速度较纯文本VLM方法提升7.8倍[18] - **ORION**：通过视觉语言模型指导动作生成，在Bench2Drive数据集驾驶分数77.74，成功率54.62%，较之前最优方法提升14.28分和19.61%[23] - **AgentThink**：将动态工具调用与思维链推理结合，在DriveLMM-o1基准整体推理分数提升53.91%，答案准确率提升33.54%[22] 世界模型与场景生成 - **Dream4Drive**：首创3D感知引导的合成数据生成框架，仅插入420个样本（不足真实数据2%）即可提升感知任务性能，在1×训练轮数下mAP从34.5提升至36.1，NDS从46.9提升至47.8[26] - **WorldSplat**：采用高斯中心化前馈式4D场景生成框架，在nuScenes数据集取得最优FVD与FID指标，支持多视角驾驶视频生成[31] - **ViSE**：通过视觉街景外推框架在ICCV 2025 RealADSim-NVS挑战赛综合得分0.441，PSNR达18.228，SSIM 0.514，LPIPS降至0.288[30] - **ExtraGS**：融合几何先验与生成先验，在Waymo数据集NTA-IoU达0.592，NTL-IoU达58.49，nuScenes外推FID@3m降至77.19[35] - **Genesis**：实现多视角视频与LiDAR点云序列联合生成，在nuScenes基准视频生成FVD 16.95、FID 4.24，LiDAR生成Chamfer距离0.611[41] - **Uni-Gaussians**：统一高斯表示方法结合光栅化与光线追踪，在Waymo数据集实现相机与LiDAR数据高效仿真[42] - **CoGen**：通过3D语义条件生成框架提升视频生成3D一致性，在nuScenes数据集FVD指标最优[44] - **MiLA**：实现长达一分钟多视角高保真视频生成，在nuScenes数据集FID与FVD指标达到最先进水平[48] 运动风险预测与感知增强 - **DriveMRP**：基于BEV运动仿真方法合成高风险运动数据，零样本评估准确率从基线29.42%大幅提升至68.50%，增强VLM在长尾场景的风险预测能力[13][15] 深度估计技术 - **Pixel-Perfect Depth**：采用像素空间扩散生成模型，在NYUv2、KITTI等基准AbsRel最低达4.1%，δ1准确率最高97.7%，边缘感知点云Chamfer距离仅0.08[51]