主要观点总结
本文介绍了智猩猩企划的「自动驾驶新青年讲座」，重点关注了全球知名高校和企业在自动驾驶关键技术上的最新研究成果和开发实践。特别介绍了上海交通大学ReThinkLab的Think2Drive模型及其在自动驾驶中的应用。该讲座邀请了行业专家进行分享，并提供了相关论文链接和项目地址。最后，提供了入群申请信息。
关键观点总结
关键观点1: 自动驾驶技术的重要性和挑战
自动驾驶汽车面临着环境感知、精准定位、决策规划、控制执行等关键技术挑战，尤其在城区路况下的长尾场景存在测试成本和风险高的难题。
关键观点2: 上海交通大学ReThinkLab的Think2Drive模型介绍
Think2Drive是一种基于隐世界模型的高效强化学习自动驾驶模型，能够应对多种长尾场景，成为首个完成CARLA V2全部长尾场景的模型。该模型具备快速状态推理和极高的数据效率，并可通过训练世界模型建模自动驾驶环境的变化规律。
关键观点3: 讲座内容和主讲人介绍
讲座将由智猩猩邀请到论文一作、上海交通大学ReThinkLab严骏驰组在读博士李奇峰进行主讲，主题为《首解CARLA V2:基于隐世界模型的自驾强化模型Think2Drive》。讲座内容涵盖CARLA v2闭环仿真测评基准、隐世界模型概述、Think2Drive模型以及端到端自动驾驶闭环评估开放平台Bench2Drive等。
关键观点4: 相关论文和项目介绍
讲座中涉及的论文有两篇，分别是《Efficient reinforcement learning by thinking in latent world model for quasi-realistic autonomous driving (in carla-v2)》和《Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving》。相关项目地址也一并给出。
关键观点5: 入群申请信息
为了参与讲座和学习交流，读者可以扫描二维码添加小助手陈新进行申请。已添加过陈新的老朋友，可以给陈新私信发送“自动驾驶37”进行申请。
文章预览
「自动驾驶新青年讲座」由智猩猩企划，致力于邀请全球知名高校、顶尖研究机构以及优秀企业的新青年，主讲在环境感知、精准定位、决策规划、控制执行等自动驾驶关键技术上的最新研究成果和开发实践。 从高速到城区，自动驾驶汽车正面临着更复杂的路况，强交互的长尾场景不计其数。而直接在城区进行测试存在极高的成本与风险。因此，在仿真测试基准上进行针对长尾场景的规控能力评测成为了业界的共同选择。但基于学习方法中的模仿学习方案高度依赖于对所有可能出现情况的全覆盖，强化学习方案又需要在仿真中进行大规模的试错探索学习规控策略，其低效性难以应对多达几十种的长尾场景。 针对当前技术难题，上海交通大学严骏驰老师领导的ReThinkLab提出了一种基于隐世界模型下的高效强化学习自动驾驶模型Think2Drive，并成为首个
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