用于自动驾驶系统的多模态预训练

本文针对自动驾驶系统对鲁棒空间智能的需求，重点研究了多模态预训练。它提供了一个全面的框架、分类法和路线图，用于整合来自各种传感器（摄像头、激光雷达等）的数据，以创建统一的理解。本文的价值在于其对复杂问题的系统性方法，确定了该领域中的关键技术和挑战。

• •提出了用于自动驾驶系统的多模态预训练框架。
• •确定了预训练范式的统一分类法。
• •研究了文本输入和占用表示的集成。
• •强调了计算效率和可扩展性等关键瓶颈。