VLM & VLA：毋庸置疑，多模态大模型和VLA是今年最火的赛道，这两个月也有很多工作源源不断推出。 对于自动驾驶VLA来说，Action定义在自车轨迹这一层级，主流范式遵循『预训练-微调-强化学习』三阶段 的范式，通用自动驾驶VLM基础模型仍然缺失（自动驾驶视觉数据和大模型对齐），期待工业界持续的发 力； 闭环仿真 & 世界模型：基于世界模型和3DGS的闭环仿真方向也是另一大热点，无论是基于重建的方法还是 基于生成的方法，都可以应用于闭环仿真。受限于实车开环测试的局限性，闭环仿真也是这两年自动驾驶的 刚需。一方面是降成本，另一方面是模型迭代效率。据自动驾驶之心了解，业内多家公司都在攻坚闭环仿 真，但做的好的寥寥无几，当前的效果只能说是在『能用』的阶段，并且工业界聚焦在更细力度上的性能， 不止是整体的重建效果，比如车道线、待转区、红绿灯、车灯、行人步态等等会影响自车行为的因素都是实 际需要考虑的； OCC和检测：OCC和检测还是有很多工作中稿的，但不在局限于『刷性能』，我们看到了很多细分方向的工 作，OCC和世界模型、开集目标检测、检测+Mamba、OCC和Gaussion等等，这些相对成熟的方向正在深挖 ...