任少卿署名新论文：MM-Future让自动驾驶多未来联合规划
原标题：时隔十年，AI大牛署名新论文
AI 摘要
蔚来智能驾驶基础模型预研团队在任少卿指导下发布论文《MM-Future: Multi-Mode Joint World–Action Modeling for Autonomous Driving》，提出多模式世界—动作联合模型，可一次生成多组配对场景—动作假设并让场景与动作双向演化。在NAVSIM-v1上取得94.0 PDMS、NAVSIM-v2上取得91.5 EPDMS，消融实验显示候选模式增加与场景—动作联合生成、配对未来参与评分均带来增益。论文同时指出64组候选在单张H800上端到端前向延迟约233ms，隐式表征可解释性与极端场景稳定性仍需验证。
正文节选
时隔十年，AI大牛署名新论文 让自动驾驶“走一步想十步” 杰西卡 发自 ROBO-人 量子位ROBO | 公众号 AI4ROBO 自动驾驶领域再出一篇原创研究论文。 这篇最新论文，让自动驾驶能“走一步想十步”，更像老司机了！ 最近，任少卿指导发布论文《MM-Future: Multi-Mode Joint World–Action Modeling for Autonomous Driving》，提出一种新的多模式世界—动作联合模型。 公开学术记录中，他的代表性研究主要集中在2014—2016年，包括Faster R-CNN、ResNet等一系列计算机视觉经典工作。 这一次，他重新以通讯作者身份出现在自动驾驶论文中。论文第一机构为NIO，多位作者来自蔚来，研究方向也直接指向世界模型和规划。 这篇论文要解决的核心问题很明确：同一个驾驶场景下，系统需要处理的不只是一条轨迹，也不只是一个确定的未来。 团队的思路是：让模型一次生成多组场景—动作假设，车辆轨迹与对应的未来场景共同演化，最后再从中选择。 简单来说，自动驾驶不仅能看清周围环境，还能预演多种可能的未来，最终选择最安全的路径执行。 从一