深入多模态多任务基础模型探索道路场景理解：从学习范式视角
内容提要
本文综述城市基础模型，提出以数据为中心的分类法，按城市数据模态和类型归类现有工作，给出应对挑战的框架，并探讨其在各类城市场景的应用；同时梳理多模态基础模型从专用模型到通用助手的演变，及其在自动驾驶感知、规划、仿真与决策中的应用、数据集和未来方向。
延伸解读
城市基础模型的数据中心分类法
文章提出以数据为中心的分类法，根据城市数据的模态和类型对现有城市基础模型工作进行归类。这种分类方式强调数据在模型构建中的核心作用，有助于研究者系统理解不同数据源（如视觉、文本、多模态）如何支撑城市基础模型的发展，并为应对城市环境中的独特挑战提供结构化视角。
多模态基础模型：从专用到通用的演变
文章梳理了多模态基础模型从针对特定目的预训练的专用模型，向充当通用助手的模型转变的趋势。专用模型包括学习视觉骨干进行视觉理解和文本到图像生成的方法；通用助手则涵盖受大型语言模型启发的统一视觉模型、多模态语言模型的端到端训练，以及将多模态工具与语言模型结合的方法。这一演变反映了领域向更灵活、更通用的人工智能系统发展的方向。
自动驾驶中的多模态大语言模型应用与挑战
文章指出，基于大型语言模型和视觉基础模型的多模态人工智能系统在实时感知、决策和工具控制方面展现出与人类相似的能力，并在自动驾驶和地图系统中引起广泛关注。研究系统梳理了多模态大语言模型驱动系统的关键挑战、机会和未来工作，总结了相关工具、数据集和基准，并呼吁学术界和工业界共同解决重要问题，以促进该领域发展。
视觉基础模型的技术进展与未来方向
文章介绍了构建视觉基础模型的关键技术，包括数据准备、预训练策略和下游任务适应，并提及NeRF、扩散模型、3D高斯喷洒和世界模型等进展。同时，文章讨论了视觉基础模型在生成和判别任务中的可扩展性与熟练度，指出融合生成模型和判别模型是未来创新的重要方向，并提供了未来研究的全面路线图。
Q&A
城市基础模型是什么？构建它面临哪些独特挑战？
城市基础模型是应用于智能城市服务的基础模型，如ChatGPT等。构建它们面临独特挑战，但文章未具体列出。
多模态基础模型如何从专用模型演变为通用助手？
多模态基础模型从针对特定目的预训练的专用模型（如视觉骨干用于视觉理解和文本到图像生成）演变为旨在充当通用助手的模型，包括受大型语言模型启发的统一视觉模型、多模态语言模型的端到端训练以及将多模态工具与语言模型相结合的方法。
基础模型在自动驾驶中有哪些应用？
基础模型在自动驾驶中应用于规划、仿真、三维物体检测以及多模态模型，并能增强自主驾驶系统的鲁棒性和适应性，实现开放环境中的端到端多模态自主驾驶，从图像和文本的表示中提供驾驶决策。
多模态大型语言模型在自动驾驶中面临哪些关键挑战和未来方向？
多模态大型语言模型在自动驾驶中面临关键挑战，文章系统研究了这些挑战、机会和未来工作，并提出了需要解决的若干重要问题，呼吁学术界和工业界共同促进该领域的发展。
Muffin框架和UniMM-Chat数据集是什么？它们有什么效果？
Muffin框架直接使用预训练的视觉语言模型作为视觉信号的提供者，UniMM-Chat数据集生成了1.1M个高质量而多样化的多模态指令。实验结果表明Muffin在广泛的视觉语言任务中实现了最先进的性能，显著超过了LLaVA和InstructBLIP等最先进模型。
视觉基础模型在自动驾驶中的关键技术有哪些？
自动驾驶中用于构建视觉基础模型的关键技术包括数据准备、预训练策略和下游任务适应等方面，同时介绍了NeRF、扩散模型、3D高斯喷洒和世界模型等关键进展，并提出了未来研究的全面路线图。
