自动驾驶新风向：告别标注，隐式世界模型让端到端驾驶系统自我进化？

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🫱点这里加入18个细分方向交流群（🔥巨推荐）🫲     前言🪐 本文由原paper作者授权【深蓝AI】编译首发， 提出了框架LAW：使用一个隐式世界模型来基于驾驶动作和当前帧的场景特征来预测未来场景特征， 欢迎各位阅读。 论文标题： Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model 论文作者： Yingyan Li, Lue Fan, Jiawei He, Yuqi Wang, Yuntao Chen, Zhaoxiang Zhang, Tieniu Tan 端到端的自动驾驶技术已经广受关注。目前的端到端方法大多依赖于诸如检测、跟踪和地图分割等感知任务的监督，以帮助学习场景表示。然而，这些方法需要大量的标注，限制了数据的可扩展性。为了解决这一挑战， 作者提出了一种新颖的自监督方法，以增强端到端驾驶，而无需昂贵的标签。 具体来说，作者提出的框架 LAW 使用一个隐式世界模型来基于驾驶动作和当前帧的场景特征来预 ………………………………