1. 写在前面 以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，而预训练对于提取通用表示至关重要。然而，当前的以视觉为中心的预训练通常依赖于2D或3D预训练任务，忽视了自动驾驶作为4D场景理解任务的时序特征。这里通过引入一个基于世界模型的自动驾驶4D表示学习框架“DriveWorld”来解决这一挑战，该框架能够从多摄像头驾驶视频中以时空方式进行预训练。具体来说，提出了一个用于时空建

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld: 4D Pre-trained Scene Understanding via World Models for Autonomous Driving。 DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集