自动驾驶

X-World: Controllable Ego-Centric Multi-Camera World Models for Scalable End-to-End Driving

X-World: 可控的以自身为中心的多摄像头世界模型用于可扩展的端到端驾驶

Chaoda Zheng, Sean Li, Jinhao Deng, Zhennan Wang, Shijia Chen, Liqiang Xiao, Ziheng Chi, Hongbin Lin, Kangjie Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * GWM Team（长城汽车团队） ； XPeng Inc.（小鹏汽车） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 X-World通过可控的多摄像头生成世界模型，实现高质量多视角视频生成，支持跨摄像头一致性、长时间动态稳定性和严格动作遵循，为可扩展的端到端驾驶评估提供基础。

Comments Technical Report

SafeDrive: Fine-Grained Safety Reasoning for End-to-End Driving in a Sparse World

SafeDrive: 为稀疏世界中的端到端驾驶进行细粒度安全推理

Jungho Kim, Jiyong Oh, Seunghoon Yu, Hongjae Shin, Donghyuk Kwak, Jun Won Choi

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 SafeDrive提出了一种端到端规划框架，通过轨迹条件化的稀疏世界模型进行显式且可解释的安全推理，实现了在开放循环和闭合循环基准上的最佳性能，有效降低了碰撞率。

Comments Accepted to CVPR 2026, 19 pages, 9 figures

SparseDriveV2: Scoring is All You Need for End-to-End Autonomous Driving

SparseDriveV2：仅需评分即可实现端到端自动驾驶

Wenchao Sun, Xuewu Lin, Keyu Chen, Zixiang Pei, Xiang Li, Yining Shi, Sifa Zheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Horizon Continental Technology（地平线大陆科技） ； Horizon（地平线） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SparseDriveV2，通过可扩展的词汇表示和评分策略提升端到端自动驾驶性能，实现在NAVSIM和Bench2Drive上的高评分和成功率。

DeepEye: A Steerable Self-driving Data Agent System

DeepEye：一种可调节的自动驾驶数据代理系统

Boyan Li, Yiran Peng, Yupeng Xie, Sirong Lu, Yizhang Zhu, Xing Mu, Xinyu Liu, Yuyu Luo

专题命中 端到端驾驶 ：self-driving(title)

AI总结 本文提出DeepEye，一种基于工作流的生产级数据代理系统，通过统一多模态协调协议和分层推理机制，解决异构数据源联合分析和上下文爆炸问题，实现透明执行和自动化优化。

Comments SIGMOD Demo (2026)