自动驾驶

Reconstruction Matters: Learning Geometry-Aligned BEV Representation through 3D Gaussian Splatting

重建至关重要：通过3D高斯点云学习几何对齐的鸟瞰图表示

Yiren Lu, Xin Ye, Burhaneddin Yaman, Jingru Luo, Zhexiao Xiong, Liu Ren, Yu Yin

机构 * Bosch Research North America \& Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) Case Western Reserve University Washington University in St. Louis 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Splat2BEV框架，通过3D高斯点云生成几何对齐的鸟瞰图特征，提升自动驾驶中的感知性能。

Comments Project page at https://vulab-ai.github.io/Splat2BEV/

SuperOcc: Toward Cohesive Temporal Modeling for Superquadric-based 3D Occupancy Prediction

SuperOcc：迈向基于超二次曲面的3D占用预测的连贯时间建模

Zichen Yu, Quanli Liu, Wei Wang, Liyong Zhang, Xiaoguang Zhao

机构 * School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China（大连理工大学控制科学与工程学院，大连 116024，中国） ； Dalian Rail Transmit Intelligent Control and Intelligent Operation Technology Innovation Center, Dalian 116024, China（大连铁路传输智能控制与智能运维技术创新中心，大连 116024，中国） ； Dalian Seasky Automation Co., Ltd, Dalian 116024, China（大连海 sky 自动化有限公司，大连 116024，中国） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SuperOcc框架，通过连贯时间建模、多超二次曲面解码策略和高效超二次曲面到体素散射方案，解决3D占用预测中时间建模不足、稀疏性与几何表达性平衡及效率低的问题。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Is Contrastive Distillation Enough for Learning Comprehensive 3D Representations?

对比蒸馏是否足以学习全面的3D表示？

Yifan Zhang, Junhui Hou

机构 * School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China（上海大学机械与自动化工程学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学计算机科学系） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CMCR框架，通过整合模态共享和特定特征，改进传统方法，引入掩码图像建模和占用估计任务，提升3D表示学习效果。

Comments Accepted to IJCV 2026

DriveTok: 3D Driving Scene Tokenization for Unified Multi-View Reconstruction and Understanding

DriveTok: 3D驾驶场景分词用于统一多视角重建与理解

Dong Zhuo, Wenzhao Zheng, Sicheng Zuo, Siming Yan, Lu Hou, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能科技有限公司） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DriveTok通过3D变形交叉注意力实现高效多视角重建与理解，整合语义、几何与纹理信息，提升多视角分词效率与一致性。

Comments Project Page: https://paryi555.github.io/DriveTok/ Code: https://github.com/paryi555/DriveTok

Coherence-Mediated Quantum Thermometry in a Hybrid Circuit-QED Architecture

混合电路量子电动力学架构中的量子温度计

Shaojiang Zhu, Xinyuan You, Alexander Romanenko, Anna Grassellino

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种混合电路量子电动力学架构，利用超导量子比特对两种不同玻色子模进行色散耦合，通过Ramsey干涉仪增强对亚毫开尔文热能波动的灵敏度，建立量子增强温度计新范式。

Journal ref Phys. Rev. B 113, 094512 (2026)