在自动驾驶领域的前沿探索中，理想汽车再次展现了其科研实力。近日，据CVPR 2025官方及媒体消息，理想汽车共有4篇论文被该顶级计算机视觉会议收录，其中智驾负责人郎咸朋参与署名，彰显了理想在自动驾驶技术上的深度投入。
CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）作为IEEE主办的年度盛会，被誉为计算机视觉领域的三大顶级会议之一，近年来频繁接纳自动驾驶领域的创新研究。此次CVPR 2025的审稿工作异常激烈，共收到13008篇论文投稿，最终仅录用2878篇，录用率约为22.1%。
理想汽车的这4篇论文不仅展示了其在自动驾驶仿真技术上的突破，还体现了校企合作的紧密关系。北京大学、浙江大学等知名学府，以及中科院自动化所等科研机构均参与了这些研究。
从技术路径上看，理想汽车的这4篇论文主要在三个方面取得了显著进展：多模态融合的仿真框架、闭环仿真与动态交互优化，以及结构化条件控制与渐进式训练策略。这些研究不仅提升了仿真数据的生成质量，还增强了自动驾驶系统在复杂场景下的测试鲁棒性。
例如，在StreetCrafter研究中，理想汽车提出了一种结合LiDAR与视频扩散模型的街景合成技术。该技术通过几何约束与生成式模型的结合，显著提升了视角外推与场景编辑能力，为自动驾驶训练提供了更高质量的数据支持。
另一项研究DrivingSphere则构建了一个高保真的4D自动驾驶仿真环境。该环境通过4D占用网格建模和生成式技术，实现了高视觉保真与动态反馈的统一，为自动驾驶系统的全面测试提供了有力支持。
DriveDreamer4D和ReconDreamer两项研究则分别通过利用世界模型提升4D驾驶场景重建质量，以及通过在线修复提升动态驾驶场景重建质量。这些研究不仅解决了现有仿真技术在处理复杂动作和动态场景时的缺陷，还为自动驾驶系统的闭环仿真提供了更高效的解决方案。
值得注意的是，理想汽车的这些研究成果不仅具有前沿性，还充分考虑了实际应用价值。例如，实时渲染速度、闭环交互机制以及轻量化数据依赖等特性，都与车企对仿真工具的高效、低成本需求高度契合。
理想汽车创始人、董事长、CEO李想近期在社交媒体上表示，理想AD Max V13在对比特斯拉FSD时表现出色，接管次数明显少于特斯拉FSD。这一成绩的取得，离不开理想汽车在自动驾驶技术上的持续投入和创新。
理想汽车在CVPR 2025上的亮眼表现，再次证明了其在自动驾驶领域的科研实力和创新能力。随着自动驾驶技术的不断发展，理想汽车将继续深化与行业伙伴的合作，共同推动自动驾驶技术的进步和应用。
