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如今自动驾驶备受关注，技术进步和成果应用迫在眉睫。为此，中国智能车未来挑战赛以及复杂交通环境通感算法线上比赛应运而生，它们在这个领域扮演着关键角色。

赛题设置丰富

在复杂的交通环境中，线上算法竞赛设置了多个实用的算法题目。比如，车联网场景下的信道大尺度衰落预测，在5G等技术助力车联网发展的当下，对信道衰落的准确预测显得尤为关键。此外，还有旨在提升通信稳定性的高效波束预测方案设计。至于协同定位追踪和自主代客泊车智能决策等题目，它们都与自动驾驶的实际应用紧密相连。众多参赛团队聚焦这些赛题开展研究。

专家指明挑战

郑南宁院士，作为大赛组委会主席，提到尽管自动驾驶技术发展迅猛，但要达到全自动驾驶的愿景，仍面临诸多挑战。例如，在缺乏GPS信号和精确地图的地下停车场等特定场合，实现自动驾驶以及解决乘客自主接驳的“最后一公里”难题，都是科研人员需要继续攻克的课题。这也反映出，自动驾驶技术的实际应用仍需经历漫长的道路。

比赛促进应用

王飞跃研究员作为大赛的总裁判长，指出挑战赛推动了无人车从封闭道路驶向了复杂的真实交通环境。在真实道路上，无人车能够更有效地与行人、车辆交流，预测它们的行为，进而制定出安全的行驶路径。比如，在一些城市的试点路段，经过比赛优化的无人车展现出了更高的适应能力。

积累人才成果

过去15年，中国智能车未来挑战赛取得了显著成绩。该赛事为自动驾驶行业输送了众多专家和人才。众多大学生通过参赛，科研能力得到了提升，毕业后纷纷加入这一领域。此外，比赛还催生了许多具有里程碑意义的成果，这些成果对我国自动驾驶产业的发展提供了有力支持，促进了产业的进步。

成果多元应用

挑战赛的意义远不止于汽车行业。它的众多技术成就被广泛运用在物流、智能设备、机器人等多个领域。例如，研究院依托专利技术，研发了一系列适用于智慧园区、工厂和人工智能教育的AGV产品，显著提高了物流搬运和巡检等工作的智能化程度。西安交通大学的机器人关键技术在企业中得到应用，有效提升了企业的创新能力。

产学研待融合

组委会指出，我国在自动驾驶领域的研究与产业技术已走在世界前列。然而，要达成完全自动驾驶的目标，产业界、科研机构与高校间的紧密协作至关重要。目前，人工智能的大规模模型为自动驾驶带来了新的发展契机。如何将这一新技术与现有系统有效结合，推动科研成果的转化，成为我们亟需解决的难题。要将新技术应用于自动驾驶的实际操作，各相关方需齐心协力。

大家对大模型技术在自动驾驶领域的大规模应用时间有何看法？不妨在评论区发表您的见解。别忘了点赞并转发这篇文章！

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