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李弘扬老师团队的新工作 - SimScale，中科院、港大OpenDriveLab和小米汽车联合完成。近年来，大模型领域背靠 Data Scaling 取得了前所未有的突破，但到了自动驾驶，这套方法却突然失灵了。不是因为模型不够大，而是现实世界根本给不了足够多的关键场景。
现实道路中的绝大多数驾驶片段都是重复而安全的“常态行为”，真正决定策略能力上限的高风险、长尾、极端场景却往往难以遇见，更难以大规模收集。因此自动驾驶不是缺数据，而是缺“对的”数据，行业亟需一种能系统性生成大量关键场景、并规模化训练的新路径。
针对这些问题，SimScale应运而生，SimScale探索了在scalable的3DGS交互式仿真下，生成reward、recovery等多种数据，进行联合训练以最大化现有训练数据的利用效率。最终在NavSim leaderboard 上取得了新的 SOTA，并在多类主流 E2E planner 上带来了显著提升！
论文标题：SIMSCALE: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale
论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.23369
项目主页：https://opendrivelab.com/SimScale
今天自动驾驶之心非常荣幸邀请到中科院自动化所在读博士田浩辰，为大家分享这篇最新的端到端仿真框架 - SimScale。今晚七点半，锁定自动驾驶之心直播间~
论文标题：SIMSCALE: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale
论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.23369
项目主页：https://opendrivelab.com/SimScale
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