Li Auto（理想汽车）

AnyScene: Towards Highly Controllable Driving Scene Generation at Anywhere and Beyond

AnyScene: 迈向高度可控的任意位置驾驶场景生成及超越

Haiming Zhang, Junfei Zhou, Feng Jiang, Jingzhong Li, Zhenglong Guo, Penglin Dai, Jifeng Dai, Yan Xie, Benjin Zhu

机构 * Li Auto（利汽车） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出AnyScene框架，通过时空占用扩散Transformer和几何引导视图扩展模块，实现从BEV布局生成语义占用序列和参考无关的多视角驾驶视频，支持精确可控和长时生成。

Comments Work in progress. Project page: https://mind-omni.github.io/

Dual-Pathway Geometry-Aware MLLM for Spatial Intelligence

双路径几何感知多模态大语言模型用于空间智能

Yufei Zheng, Xuhan Zhu, Zide Liu, Chunpeng Zhou, Chenfeng Wang, Yongchao Xu, Yunnan Wang, Jiawei Liu, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto Inc.（利汽车公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出GAMSI，一种仅以RGB图像为输入、通过双路径查询和专家引导视觉对齐实现3D结构与度量尺度联合感知的多模态大语言模型，在七个空间智能基准上达到最优性能。

Lngram: N-gram Conditional Memory in Latent Space

Lngram: 潜在空间中的N-gram条件记忆

Yunao Zheng, Guoyang Xia, Xiaojie Wang, Lei Ren

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT)（北京邮电大学） ； Li Auto Inc.（Li Auto公司） 纠错

AI总结 提出Lngram，一种在潜在空间中学习离散符号并执行N-gram查找的条件记忆模块，以解耦检索与骨干网络，提升长上下文语言建模和跨模态任务性能。

Scaling Up Occupancy-centric Driving Scene Generation: Dataset and Method

扩展以占据为中心的驾驶场景生成：数据集与方法

Bohan Li, Xin Jin, Hu Zhu, Hongsi Liu, Ruikai Li, Jiazhe Guo, Kaiwen Cai, Chao Ma, Yueming Jin, Hao Zhao, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究院） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； Li Auto（力汽车） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative（宁波空间智能与数字衍生实验室） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

AI总结 针对占据数据稀缺问题，构建最大语义占据数据集Nuplan-Occ，并提出统一框架联合生成高质量语义占据、多视角视频和LiDAR点云，采用时空解耦架构及高斯泼溅稀疏点图渲染和传感器感知嵌入策略，实现高保真生成。

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