【CNMO 科技消息】近日，CVPR 2026（国际计算机视觉与模式识别会议）召开，理想汽车共有 12 篇论文入选。

理想汽车

据 CNMO 科技了解，CVPR 是计算机视觉与模式识别领域的顶级学术会议，与 ICCV（国际计算机视觉大会）、ECCV（欧洲计算机视觉国际会议）并称为计算机视觉领域三大顶级会议。理想汽车此次入选 12 篇论文，涵盖多模态感知、端到端规划、世界模型等多个核心领域。

其中，理想汽车 SparseWorld-TC 论文被收录为 Oral（大会口头报告），该架构突破了传统方法依赖鸟瞰图投影和离散化 token 表示的双重瓶颈，直接从原始图像特征端到端预测多帧未来三维场景占据情况，做到车辆提前预测未来 1 到 3 秒内，周围整个三维空间会发生怎样的变化。

在端到端规划领域，理想汽车提出 SGDrive 框架，将驾驶理解分解为 " 场景 - 交通参与体 - 目标 " 三个层级，这与人类驾驶的认知方式高度一致：先感知整体环境，再锁定周围车辆及行人，最后判断下一步怎么开，这有效弥补了通用视觉语言模型在驾驶场景中的认知空缺，在 NAVSIM 基准上的纯视觉方案中取得当前最优性能。

截至 2026 年一季度末，理想汽车已连续 5 个季度保持 30 亿元左右的高强度研发投入，2025 年全年研发费用达到 113 亿元，创历史新高。近 5 年，理想汽车围绕多模态感知、端到端、认知模型等核心技术方向，在 CVPR、ICCV、ECCV 等顶级学术会议和期刊上发表近百篇论文。

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