世界模型

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world-model(abstract)；driving world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables

ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving

ReSim：面向自动驾驶的可靠世界模拟

Jiazhi Yang, Kashyap Chitta, Shenyuan Gao, Long Chen, Yuqian Shao, Xiaosong Jia, Hongyang Li, Andreas Geiger, Xiangyu Yue, Li Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； OpenDriveLab at Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室OpenDrive实验室） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；driving world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出ReSim模型，通过整合真实数据与模拟数据提升自动驾驶场景模拟的可靠性与可控性，提升规划和策略选择性能。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight. Project page: https://opendrivelab.com/ReSim

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

CoWorld-VLA: Thinking in a Multi-Expert World Model for Autonomous Driving

CoWorld-VLA：面向自动驾驶的多专家世界模型中的思考

Minqing Huang, Yujiao Xiang, Zihan Liang, Jiajie Huang, Jingqi Wang, Yuheng Zhou, Zhi Xu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang, Gong Che

机构 * Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶公司） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title)；world model(title)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出CoWorld-VLA，通过多专家世界推理框架，利用显式条件指导动作规划，提升自动驾驶的场景生成与路径规划性能。

BEVWorld: A Multimodal World Simulator for Autonomous Driving via Scene-Level BEV Latents

Yumeng Zhang, Shi Gong, Kaixin Xiong, Xiaoqing Ye, Xiaofan Li, Xiao Tan, Fan Wang, Jizhou Huang, Hua Wu, Haifeng Wang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 10 pages

Diffusion Transformer World-Action Model for AV Scene Prediction

扩散Transformer世界-动作模型用于自动驾驶场景预测

Ruslan Sharifullin, Benjamin Jiang, Kai Xi Chew

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出紧凑潜世界模型，结合扩散Transformer（DiT）预测未来场景，在nuScenes上实现4.8倍更好的KID，并实现动作可控性（转向ρ=0.81）。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

Constructing the Umwelt: Cognitive Planning through Belief-Intent Co-Evolution

构建环境：通过信念-意图共演的认知规划

Shiyao Sang

机构 * Shiyao Sang（桑世尧） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract,abstract_cn)；world model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 本文提出基于信念-意图共演的认知规划方法，通过MBCWM和TIWM模型实现环境与现实的认知一致性，提升自动驾驶规划性能并展现类人认知行为。

Comments 12 pages, 8 figures. A paradigm shift from reconstructing the world to understanding it: planning through Belief-Intent Co-Evolution

Out-of-Sight Embodied Agents: Multimodal Tracking, Sensor Fusion, and Trajectory Forecasting

视线外的具身智能体：多模态跟踪、传感器融合与轨迹预测

Haichao Zhang, Yi Xu, Yun Fu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出改进的视线外轨迹预测方法，通过视觉定位去噪模块提升轨迹预测性能，实验表明在Vi-Fi和JRDB数据集上达到最优效果，为自动驾驶、机器人和监控提供新方向。

Comments Published in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (Early Access), pp. 1-14, March 23, 2026

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers

Li Chen, Penghao Wu, Kashyap Chitta, Bernhard Jaeger, Andreas Geiger, Hongyang Li

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Accepted by IEEE TPAMI

Towards Knowledge-driven Autonomous Driving

Xin Li, Yeqi Bai, Pinlong Cai, Licheng Wen, Daocheng Fu, Bo Zhang, Xuemeng Yang, Xinyu Cai, Tao Ma, Jianfei Guo, Xing Gao, Min Dou, Yikang Li, Botian Shi, Yong Liu, Liang He, Yu Qiao

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Enhanced Transfer Learning for Autonomous Driving with Systematic Accident Simulation

Shivam Akhauri, Laura Zheng, Ming Lin

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 9 pages; IROS 2020

IDOL: Inverse-Dynamics-Guided Future Prediction for End-to-End Autonomous Driving

IDOL: 逆动力学引导的未来预测用于端到端自动驾驶

Chenghao Zhang, Timin Li, Dongmei Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 提出IDOL框架，通过逆动力学模型将BEV世界模型预测的未来潜在场景状态转化为规划相关的轨迹增量，实现未来预测与轨迹优化的紧密耦合，在NAVSIM基准上达到最优性能。

Comments 20 pages, 5 figures

Latent-WAM: Latent World Action Modeling for End-to-End Autonomous Driving

潜在世界动作建模：端到端自动驾驶的潜在世界建模

Linbo Wang, Yupeng Zheng, Qiang Chen, Shiwei Li, Yichen Zhang, Zebin Xing, Qichao Zhang, Xiang Li, Deheng Qian, Pengxuan Yang, Yihang Dong, Ce Hao, Xiaoqing Ye, Junyu han, Yifeng Pan, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd（重庆长安科技有限公司） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 本文提出Latent-WAM框架，通过空间感知和动态感知的潜在世界表示实现高效端到端自动驾驶，实验显示在NAVSIM v2和HUGSIM上取得新的SOTA结果。

Foundation Models in Autonomous Driving: A Survey on Scenario Generation and Scenario Analysis

自动驾驶中的基础模型：场景生成与场景分析的综述

Yuan Gao, Mattia Piccinini, Yuchen Zhang, Dingrui Wang, Korbinian Moller, Roberto Brusnicki, Baha Zarrouki, Alessio Gambi, Jan Frederik Totz, Kai Storms, Steven Peters, Andrea Stocco, Bassam Alrifaee, Marco Pavone, Johannes Betz

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文综述了基础模型在自动驾驶场景生成与分析中的应用，探讨了相关模型、方法及挑战。

Comments IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems

Journal ref IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, 03 February 2026

From Human Intention to Action Prediction: Intention-Driven End-to-End Autonomous Driving

从人类意图到动作预测：意图驱动的端到端自动驾驶

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Jiayi Su, Hongjun Chen, Dubing Chen, Xingtai Gui, Wencheng Han, Runzhou Tao, Zhongying Qiu, Jianfei Yang, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Zhejiang ZEEKR Automobile Research & Development Co., Ltd.（浙江浙汽汽车研究院有限公司） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出意图驱动的端到端自动驾驶框架，通过引入新的评估协议和两种解决方案范式，提升自动驾驶对高层次人类意图的理解和实现能力。

UMAD: Unsupervised Mask-Level Anomaly Detection for Autonomous Driving

Daniel Bogdoll, Noël Ollick, Tim Joseph, Svetlana Pavlitska, J. Marius Zöllner

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Daniel Bogdoll and Noël Ollick contributed equally. Accepted for publication at BMVC 2024 RROW workshop

Grid-Centric Traffic Scenario Perception for Autonomous Driving: A Comprehensive Review

Yining Shi, Kun Jiang, Jiusi Li, Zelin Qian, Junze Wen, Mengmeng Yang, Ke Wang, Diange Yang

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

OccSora: 4D Occupancy Generation Models as World Simulators for Autonomous Driving

Lening Wang, Wenzhao Zheng, Yilong Ren, Han Jiang, Zhiyong Cui, Haiyang Yu, Jiwen Lu

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Code is available at: https://github.com/wzzheng/OccSora

DriveMind: A Dual Visual Language Model-based Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving

DriveMind: 一种基于双视觉语言模型的强化学习框架，用于自动驾驶

Dawood Wasif, Terrence J. Moore, Chandan K. Reddy, Frederica Free-Nelson, Seunghyun Yoon, Hyuk Lim, Dan Dongseong Kim, Jin-Hee Cho

专题命中 自动驾驶 ：model-based reinforcement learning(title)；world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 DriveMind结合对比视觉语言模型和动态提示生成，实现自动驾驶的语义奖励框架，提升适应性和安全性，实测性能优于基线4%以上。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (T-IV)

ReWorld: Representation Learning for World Action Models

ReWorld：为世界动作模型学习更好的表示

Tianze Xia, Lijun Zhou, Kaixin Xiong, Jingfeng Yao, Zhenxin Zhu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Wenyu Liu, Hangjun Ye, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出ReWorld框架，通过优化中间表示（未来预测监督、跨模态对齐、难负样本监督）提升自动驾驶世界动作模型的规划性能，在nuScenes和NAVSIM上取得显著提升。

Comments 15 pages,5 figures

LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation

LaGen：迈向自主驾驶的自回归激光雷达场景生成

Sizhuo Zhou, Xiaosong Jia, Fanrui Zhang, Junjie Li, Juyong Zhang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Songbur Wong, Junqi You, Junchi Yan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出LaGen，首个支持长时交互生成的自回归框架，能基于单帧输入生成高保真4D激光雷达场景，并通过场景解耦和噪声调节模块提升生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents

主动推理作为物理AI代理的测试时缩放定律

Omar Hashash, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Merouane Debbah, Karl Friston, Adeel Razi

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（布拉德利电气与计算机工程系） ； Institute for Advanced Computing（先进计算研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） ； Khalifa University of Science and Technology（卡利法科学与技术大学） ； CentraleSupelec（中央超导研究所） ； University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学） ； Queen Square Institute of Neurology（伦敦大学学院神经科学研究所） ； School of Psychological Sciences（心理学系） ； Monash University（莫纳什大学） ； CIFAR Global Scholars Program（CIFAR全球学者计划） ； Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经科学研究所） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出基于主动推理第一性原理的测试时缩放定律，使物理AI代理通过世界模型推理在非平稳环境中泛化，并利用变分推理更新策略，在自动驾驶任务中提升36%以上推理效率。

Comments 53 pages, 13 figures

The DAWN of World-Action Interactive Models

世界-动作交互模型的黎明

Hongbo Lu, Liang Yao, Chenghao He, Haoyu Wang, Xiang Gu, Xianfei Li, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng

机构 * COWARobot Co. Ltd（COWARobot有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hohai University（河海大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出WAIMs，通过DAWN模型在语义潜在空间中实现世界预测与动作生成的交互，提升自动驾驶中的规划性能与安全性。

See Tomorrow, Act Today: Foresight-Driven Autonomous Driving

预见未来，立即行动：基于预见的自动驾驶

Bozhou Zhang, Nan Song, Yuang Wang, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出ForeSight框架，通过生成未来场景并据此规划动作，实现前瞻性决策，实验表明其在动态场景中优于现有方法。

Comments CVPR Findings 2026

ProDrive: Proactive Planning for Autonomous Driving via Ego-Environment Co-Evolution

ProDrive：通过自我环境共演实现自动驾驶的前瞻性规划

Chuyao Fu, Shengzhe Gan, Zhuoli Ouyang, Yuhan Rui, Xiaowei Chi, Sirui Han, Jiankun Wang, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 ProDrive通过自我环境共演实现自动驾驶前瞻性规划，结合查询导向的轨迹规划器和鸟瞰图世界模型，提升安全性和规划效率。

Comments Accepted to CVPR 2026 GigaBrain Challenge Workshop

DriveLaW:Unifying Planning and Video Generation in a Latent Driving World

DriveLaW：在潜在驾驶世界中统一规划与视频生成

Tianze Xia, Yongkang Li, Lijun Zhou, Jingfeng Yao, Kaixin Xiong, Haiyang Sun, Bing Wang, Kun Ma, Guang Chen, Hangjun Ye, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 DriveLaW通过统一视频生成与运动规划，提升自动驾驶中的预测与规划性能，实现视频生成与轨迹规划的一致性，取得新的state-of-the-art结果。

Comments 18 pages, 6 figures, CVPR 2026

LaST-VLA: Thinking in Latent Spatio-Temporal Space for Vision-Language-Action in Autonomous Driving

LaST-VLA: 在自动驾驶的视觉-语言-动作中思考于潜在的空间-时间空间

Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Yang Ji, Zehan Zhang, Bing Wang, Yuannan Shen, Jianwei Cui, Long Chen, Guang Chen, Hangjun Ye, Zhi-Xin Yang, Fuxi Wen

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 LaST-VLA通过潜在空间-时间推理框架，结合双特征对齐机制和渐进式SFT训练策略，提升自动驾驶中的视觉-语言-动作处理能力，实现更安全的物理基础推理。

OpenTwinMap: An Open-Source Digital Twin Generator for Urban Autonomous Driving

OpenTwinMap: 一种用于城市自动驾驶的开源数字孪生生成器

Alex Richardson, Jonathan Sprinkle

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 OpenTwinMap是一种基于Python的开源框架，用于生成高保真的3D城市数字孪生，通过整合LiDAR和OSM数据，支持自动驾驶模拟和扩展性。

CorrectAD: A Self-Correcting Agentic System to Improve End-to-end Planning in Autonomous Driving

Enhui Ma, Lijun Zhou, Tao Tang, Jiahuan Zhang, Junpeng Jiang, Zhan Zhang, Dong Han, Kun Zhan, Xueyang Zhang, XianPeng Lang, Haiyang Sun, Xia Zhou, Di Lin, Kaicheng Yu

机构 * Li Auto Inc. ； Autolab, Westlake University（Autolab，西lake大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Trends in Motion Prediction Toward Deployable and Generalizable Autonomy: A Revisit and Perspectives

Letian Wang, Marc-Antoine Lavoie, Sandro Papais, Barza Nisar, Yuxiao Chen, Wenhao Ding, Boris Ivanovic, Hao Shao, Abulikemu Abuduweili, Evan Cook, Yang Zhou, Peter Karkus, Jiachen Li, Changliu Liu, Marco Pavone, Steven Waslander

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments (Book) To Appear in Foundation and Trends in Robotics. 163 pages, 40 figures, 13 tables