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以下是自动驾驶相关的文章

2026-03-29
利用强化学习训练扩散模型：百辆自动驾驶汽车实战公路交通优化伯克利研究团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车，成功在高峰期公路交通中消减“走走停停”的交通波，显著降低了所有车辆的能耗并提升了通行效率。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-03-24
何小鹏：小鹏汽车今年物理 AI 相关研发投入预计提升至 70 亿元小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏在业绩电话会议上透露，公司在 2025 年 AI 相关研发投入为 45 亿元，预计 2026 年物理 AI 相关研发投入将提升至 70 亿元。小鹏汽车已建立涵盖芯片、基座模型和 AI Infra 在内的物理 AI 全栈自研技术体系。何小鹏认为 2026 年将是 AI 走向物理世界的元年，自动驾驶和人形机器人将加速普及，物理与 AI 的结合将引领未来十年发展。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2026-03-24
重新思考模仿学习：预测性逆动力学模型本文探讨了模仿学习的新方法，重点介绍了预测性逆动力学模型（PIDMs）。研究提出了一种新的学习框架，能够通过对系统动力学的预测来提高模仿学习的效率和鲁棒性，为机器人和自动驾驶等领域带来新的可能性。
- 2026-03-24
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- AI相关教程
2026-03-17
现代汽车和起亚公司与英伟达合作，加速自动驾驶汽车和移动机器人技术现代汽车集团（Hyundai Motor Group）与英伟达（NVIDIA）合作，利用英伟达的AI技术和平台，共同推进自动驾驶汽车和机器人技术的发展。此次合作将加速其在未来移动出行和机器人领域的创新。
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2026-03-17
NVIDIA发布开放式物理AI数据工厂蓝图，加速机器人、视觉AI代理和自动驾驶汽车开发 NVIDIA今日公布了其开放式物理AI数据工厂蓝图，旨在加速机器人、视觉AI代理和自动驾驶汽车等领域的开发。该蓝图整合了硬件、软件和AI技术，为构建更智能、更自主的物理世界AI系统提供了强大的基础。
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2026-03-16
利用强化学习训练自动驾驶汽车以平滑交通拥堵并减少燃油消耗本文介绍了利用强化学习（RL）训练自动驾驶汽车（AVs）以解决“走走停停”交通波的创新方法。通过在真实高速公路上部署100辆RL控制的汽车，研究证明，即使少数AVs也能显著改善交通流量，减少燃油消耗，并提升所有道路使用者的体验。
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