西井科技登榜NAVSIM v2亚军, 一段式端到端模型获国际认可

近日，西井科技AI创研团队在国际权威自动驾驶算法榜单NAVSIMv2中脱颖而出，凭借创新的端到端自动驾驶模型，以综合得分48.759的成绩荣登榜单全球第二位，并在多个关键安全指标上取得第一，充分彰显西井科技在自动驾驶前沿技术领域的卓越表现和领先成绩。

NAVSIM排行榜是由斯坦福大学、多伦多大学、上海人工智能实验室、德国图宾根大学、英伟达、南洋理工大学、博世、Vector研究院等全球顶尖高校与机构联合推出的数据驱动自动驾驶评测基准，以其评测标准的严苛性和场景的复杂性著称，已成为自动驾驶研究领域公认的权威榜单之一，吸引了全球超百支顶尖团队参与角逐，包括RB、QCraft、ACM、RAP等。其Navhard组别挑战性极高，融合了复杂真实场景与基于3DGS技术的合成极端场景，对自动驾驶模型在动态环境中的决策鲁棒性、安全性与合规性提出了极高要求。

端到端自动驾驶新范式

西井科技首席工程师顾荣琦带领的AI创研团队本次参与评测的核心是当前自动驾驶技术发展的前沿方向——端到端自动驾驶模型。与传统将感知、预测、规划等模块割裂的级联式架构不同，端到端模型旨在通过单一模型，从传感器输入直接预测未来数秒的车辆规划轨迹。这种方法能有效减少模块间信息传递的损失，更充分地利用数据驱动和规模定律（ScalingLaw），是实现更安全、更高效自动驾驶的关键路径。

为应对这一挑战，西井科技AI创研团队在本次竞赛中提出一种新型端到端自动驾驶模型。该模型采用大规模预训练视觉骨干网络DINOv3来提取细粒度图像特征，并利用基于Transformer架构的预测头来评估多条备选轨迹的得分，从而选择最优行驶轨迹。为了提升模型对轨迹与周围环境动态交互的理解能力，该模型还创新性地引入了一个基于RectifiedFlow技术构建的世界模型，用于预测执行不同轨迹时可能出现的未来语义场景，从而进一步增强轨迹预测的准确性和安全性。

多维度安全指标表现领先

在评价体系上，NAVSIMv2采用综合性的EPDMS指标来评估端到端模型的性能。EPDMS不仅关注轨迹预测与真实轨迹的贴合度，更综合考量轨迹的碰撞风险、可行驶区域规范性、车道居中性、通行效率及舒适性等多个维度，全面反映自动驾驶系统的综合能力。

西井科技的模型最终以48.759的EPDMS高分位列navhard榜单第2位。值得一提的是，在反映核心安全性能的多个分项指标上，西井模型表现卓越，在一阶段的可行驶区域规范性、距碰撞时间TTC(Time_to_collision)，以及难度更高的二阶段的无过错碰撞等关键安全指标上均位列第一，证明了其技术方案在保障行车安全方面的显著优势。

结果可视化显示，西井科技的模型仅需图像和导航指令作为输入，即可规划出安全、合规的行驶轨迹，有效规避潜在碰撞风险与驶出可行区域的风险。

模拟场景：返回正确车道

模拟场景：无保护左转

模拟场景：绕行非可行区域

此次在NAVSIMv2榜单上取得佳绩，是西井科技在端到端自动驾驶大模型领域持续探索过程中的又一重要成果。西井科技近年来在自动驾驶算法领域积极投入研发，接连在IEEE/RSJ、ICARM、ICCV等国际学术会议和权威榜单中取得突破性成果，展现了其强大的技术创新能力和产业化落地实力。

在前沿技术突破与商业化场景落地的双轮驱动下，西井科技的自动驾驶解决方案正加速应用于全球海、陆、空、铁、工厂等关键物流枢纽，并已将产品和服务拓展至全球28个国家和地区，为全球智慧物流升级贡献中国智慧与解决方案。