全球頂尖挑戰賽奪冠 鴻海研究院與香港城大合推車輛交通模擬器

鴻海研究院人工智慧研究所與香港城市大學合作，提出的先進車輛交通模擬器「BehaviorGPT」在今年的Waymo Sim Agents Challenge中獲得全球第一名成績，鴻海集團表示，此意味團隊技術實力獲得國際認可，在自動駕駛的場景模擬領域，持續產生深遠的影響力。

此項成果由鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽率領所內研究員，與香港城市大學教授汪建平團隊、美國卡內基梅隆大學研究人員共同合作完成。今年 10月8日至9 日的鴻海科技日(Hon Hai Technology Day)上，鴻海研究院人工智慧研究所將在展位上將會詳細展示此項技術與其相關應用。

已經有40多年歷史的電腦視覺與圖形辨識會議CVPR （IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference）是人工智慧與計算機視覺領域最具有影響力的國際學術會議，今年是連續第二年舉行Waymo Sim Agents Challenge項目，聚焦於自動駕駛場景模擬競賽，目的在推動自動駕駛技術發展，並提供了一個展示和交流的平台。

鴻海研究院與香港城市大學所提出的BehaviorGPT，專為自動駕駛汽車測試而設計，確保自動駕駛系統在實際部署前能安全地處理各種路上場景，如直行、轉彎、變換車道、路口交會等等。在今年的比賽中，與Google DeepMind、蘇黎世聯邦理工學院、普林斯頓大學、南洋理工大學等頂尖研究一構與學術單位同場競技，會後獲得第一名的肯定。

有別於以往的交通模擬器，通常使用複雜的編碼和解碼結構，輸入固定且有限時間段的歷史軌跡來預測車輛的未來軌跡，導致資料利用率較低。由鴻海研究院和香港城市大學提出的BehaviorGPT採用一種無須依賴複雜編碼、改良後的自回歸模型架構，可彈性地擷取任一時間段的歷史軌跡作為當前輸入，簡化了模型設計並提高了數據使用效率。

該方法提出了Next-Patch Prediction Paradigm（NP3）機制，有效地模擬車輛的連續運動，並捕捉多個車輛之間的長距離時空交互作用。該模型同時提出了三向注意力機制來考量時間連續性、環境物件和車輛互動模式對於未來軌跡預測的影響。這種高效的設計將能支援自動駕駛系統的驗證並提升其安全性。

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