自动驾驶
VideoWorld
VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型，能够通过未标注视频数据学习复杂知识，包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型（LDM）和逆动态模型（IDM），支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异，且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。
CityDreamer4D
CityDreamer4D是由南洋理工大学S-Lab开发的4D城市生成模型，通过分离动态与静态元素，结合模块化架构生成逼真城市环境。支持无边界扩展、风格化处理、局部编辑及多视角一致性，适用于城市规划、自动驾驶和虚拟现实等领域。采用高效鸟瞰图表示法与神经场技术，提升生成效率与质量。
InternVideo2.5
InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型，具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务，适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。
DynamicCity
DynamicCity是由上海AI Lab开发的大规模动态场景生成框架，支持高质量4D LiDAR场景的生成与重建，适用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等多个领域。该框架基于VAE和DiT模型，实现高效的场景编码与生成，支持轨迹引导、指令驱动生成和动态修复等多种应用，展现出优异的性能和广泛的应用潜力。
