点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Zhe Liu等 此外，UniLION 在广泛的核心任务中持续提供具有竞争力甚至最先进的性能，包括 3D 感知（如 3D 物体检测、3D 物体跟踪、3D 占用预测、BEV 地图分割）、预测 （如运动预测）和规划（如端到端规划）。这种统一的范式自然简化了多模态和多任务自动驾驶系统的设计，同时保持卓越的性能。最终，我们希望 UniLION 能为自 动驾驶领域的 3D 基础模型开发提供全新视角。 项目链接：https://github.com/happinesslz/UniLION 项目简介 UniLION 是一种基于线性组RNN（也可以看作为linear attention）的统一自动驾驶模型，它能够高效处理大规模 LiDAR 点云、高分辨率多视角图像和时间序列数据。 UniLION作为单一多功能架构，且无需显式的时序或多模态融合模块，便可无缝支持多种不同设置（即LiDAR-only、Temporal LiDAR、LiDAR-Camera和Temp ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 编辑 | 自动驾驶之心 首先看上图，展示了Tesla标准的端到端自动驾驶方案，其中Large Neural Network可以为LLM（Large Language Model），也可以为非LLM架构，总之是一个具有强大 表征能力的大规模神经网络。这种架构通过直接从传感器输入到控制输出的映射，避免了传统模块化系统的复杂性和错误累积问题。然而，这种端到端架构在实际部 署中面临着如下三大核心挑战： 论文标题 ：UniLION: Towards Unified Autonomous Driving Model with Linear Group RNNs 论文链接 ：https://arxiv.org/pdf/2511.01768 项目链接 ：https://github.com/happinesslz/UniLION UniLION主要特点：统一的3D骨干网络架构，基于线性组RNN实现线性计算复杂度，解决了传统Transformer在处理长序列数据时的计算效率瓶 ...