想做自动驾驶，论文看了不少，笔记记了很多，热点方向也大概知道一些，但一到找创新点、写综述、定选题，还是很容易没头绪。
问题往往不是你不够努力，而是阅读路径一开始就偏了：先盯单篇方法，容易被局部创新带着走；先看零散结果，容易忽略整个领域研究范式的变化。
因此，非常推荐大家去看看这份自动驾驶资料，它能够很好地解决你的问题！
它不只是简单整理了 CVPR、ICLR、ICCV、AAAI、ICRA 等顶会顶刊146篇前沿论文和代码；更重要的是，它按照自动驾驶当前的研究脉络做了系统分类！通过这份资料，你可以更快看清感知、预测、规划、端到端、世界模型、多模态大模型等方向分别在关注什么问题、有哪些思路值得跟进。不管你是刚入门、在做综述，还是想追踪前沿、寻找研究切口，都很实用！
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VLA 多模态大模型+自动驾驶
【CVPR26】Learning Vision-Language-Action World Models for Autonomous Driving
内容：这篇论文提出面向自动驾驶的VLA‑World统一框架，融合视觉‑语言‑动作（VLA）模型的推理能力与世界模型的时序预测能力，通过视觉预训练、有监督微调、GRPO 强化学习三阶段训练，先依据短期轨迹生成未来帧，再对自生成的未来画面做反思推理以修正规划轨迹，同时构建 nuScenes‑GR20K 专用数据集，实验表明该模型在轨迹规划、未来帧生成、动作预测上均超越现有 VLA 与世界模型基线，碰撞率与 FID 得分最优，安全性与可解释性显著提升。
世界模型 & 4D 驾驶表征
【CVPR26】WorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World
内容：该论文提出面向世界模型的WorldLens综合评测框架，从生成质量、4D 重建、指令跟随、下游任务适配、人类偏好五大维度全面评估，解决以往仅聚焦视频画质、忽略落地实用性的问题，配套公开评测工具包，为自动驾驶等场景的世界模型研发提供标准化、实用化的评价体系。
端到端自动驾驶
【ICLR26】DriveMamba: Task-Centric Scalable State Space Model for Efficient End-to-End Autonomous Driving
内容：论文提出DriveMamba，一种面向高效端到端自动驾驶的任务中心化可扩展 Mamba 架构，摒弃传统 Transformer 的时序感知‑预测‑规划串行范式与稠密 BEV 特征，将图像与任务输出转为稀疏 Token 并按 3D 空间排序，通过统一 Mamba 解码器并行实现视角对应学习、动态任务关系建模与长期时序融合，搭配轨迹引导的双向局部到全局扫描保留自车空间局部性；模型具备线性复杂度、低显存占用与易堆叠扩展优势，在 nuScenes 与 Bench2Drive 上实现更低轨迹 L2 误差、碰撞率与更高推理帧率，综合性能与效率超越主流 BEV‑Centric、Query‑Centric 方法。
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轨迹预测 & 运动规划
【AAAI26】DiffRefiner: Coarse to Fine Trajectory Planning via Diffusion Refinement with Semantic Interaction for End to End Autonomous Driving
内容：这篇论文提出面向端到端自动驾驶的DiffRefiner两阶段轨迹规划框架，先由基于 Transformer 的提议解码器从预定义轨迹锚点回归生成粗轨迹，再通过带细粒度语义交互的扩散精炼器迭代去噪优化；核心设计Fine‑Grained Semantic Interaction Module，融合可行驶区域语义与动态交通参与者信息，让轨迹更好贴合场景约束，在 NAVSIM v2 与 Bench2Drive 上刷新 SOTA，兼顾生成式方法的多模态优势与判别式方法的稳定初始化，推理高效且安全性更强。
3D感知&多传感器融合
【ICCV25】SAM4D: Segment Anything in Camera and LiDAR Streams
内容：该论文提出SAM4D，是面向相机与激光雷达流的4D 可提示分割基础模型，通过统一多模态位置编码实现跨模态特征对齐，搭配运动感知跨模态记忆注意力提升时序一致性，并构建含 30 万 + 标注的Waymo‑4DSeg数据集与自动化数据引擎，可高效完成自动驾驶场景下的2D‑3D 联合、跨模态提示、时序连贯分割任务。
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