
GenAD是上海人工智能实验室联合香港科技大学、德国图宾根大学、香港大学共同研发的早期大规模自动驾驶视频生成模型,核心定位是为自动驾驶技术研究与落地提供场景模拟支撑。该模型可通过语言指令或行车轨迹参数生成符合真实交通逻辑的动态驾驶场景,也可对现有驾驶场景进行变量修改模拟突发情况,还能输出多视角同步的行车视频数据供算法训练使用。核心目标用户涵盖自动驾驶算法研发人员、高校智能交通研究团队、车企测试部门人员等,可应用于自动驾驶感知算法训练、极端场景安全测试、行车规划逻辑验证等多个专业场景,助力自动驾驶技术的迭代与落地。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- shlab.org.cn
- 定价模式
- 免费试用
- 支持平台
- Web 网页
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 自动驾驶算法研发人员、车企测试部门工程师、高校智能交通方向研究者、自动驾驶创业团队技术人员
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
该模型是国内外少有的由多所知名科研机构联合研发的自动驾驶视频生成类学术成果,区别于普通的AI视频生成工具,其核心能力全部围绕自动驾驶场景的真实需求设计,从场景生成逻辑到输出数据格式都适配自动驾驶研发的专业需求。目前自动驾驶领域的算法训练和测试普遍面临真实场景数据不足,尤其是边缘场景、危险场景数据采集成本高、风险大的问题,该模型的出现为这类问题提供了可行的解决路径,通过生成式技术补充实采数据的缺口,可有效降低研发过程中的测试成本,也能减少实车测试的安全隐患。同时该模型支持语言和轨迹双重控制的特性,也降低了定制化场景生成的操作门槛,非专业的视频制作人员也可以根据测试需求快速生成对应场景,适合自动驾驶领域的各类研究和测试场景使用,是自动驾驶技术研发过程中值得关注的技术工具。
核心功能
使用指南
- 1
访问对应页面完成身份核验,研发人员需提交所属机构与研究方向相关信息,通过核验后即可获取模型的测试使用权限,无需额外下载安装客户端。
- 2
上传基础场景数据或输入场景控制指令,可选择上传已有的行车视频片段作为基础,也可直接用自然语言描述或输入行车轨迹参数设定目标场景。
- 3
调整场景生成参数,可根据测试需求设置场景时长、天气条件、光照强度、交通参与者密度等变量,确认参数后提交生成请求。
- 4
预览生成的场景内容,请求处理完成后可在线预览完整的动态场景视频,检查场景逻辑是否符合测试需求,不符合可调整参数重新生成。
- 5
导出所需数据资源,确认场景无误后,可选择导出对应视角的视频、标注文件、预测轨迹数据等,导出的数据可直接导入算法训练或测试工具中使用。
优势与不足
优点4 项
"支持自然语言和行车轨迹双重控制方式,场景定制的灵活度较高,可适配不同类型的测试需求"
"生成的场景符合真实交通逻辑和物理规则,各类交通参与者的运动轨迹合理性较强,可直接用于算法训练"
"可生成低频罕见的边缘驾驶场景,填补实采数据中这类场景的缺失,降低极端场景的测试成本"
"可同步输出多视角视频和配套标注数据,无需额外处理即可对接主流自动驾驶算法接口,使用效率较高"
不足4 项
"目前处于早期研发阶段,开放的测试权限有限,普通用户暂时无法直接获取完整的使用权限"
"生成超长时间的复杂场景时,处理耗时较长,对算力资源的要求较高,大规模使用的成本不低"
"暂不支持部分特殊交通场景的生成,比如非标准化的乡村道路、跨境特殊交通规则场景的适配度有待提升"
"配套的可视化编辑工具功能较为基础,精细化调整场景细节的操作较为繁琐,需要一定的学习成本"
定价说明
GenAD目前处于早期学术测试阶段,面向符合资质的学术研究团队、非商业性质的研发机构提供免费测试权限,免费版支持单次生成最长30秒的驾驶场景,每月可生成不超过100个场景,可导出基础的视频和标注数据,适合小型研究团队的小规模测试需求。目前暂未推出正式的商业化付费版本,后续商业化版本的价格会根据生成场景的时长、数量、数据精度等级划分不同套餐,预计会针对车企、商业研发团队推出企业级定制方案,适合有大规模场景生成需求的商业研发团队采购使用。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 自动驾驶算法研发人员
感知算法训练场景
- 车企测试部门工程师
自动驾驶安全测试场景
- 高校智能交通方向研究者
自动驾驶技术研究场景
- 自动驾驶创业团队技术人员
算法快速验证场景
- 智能交通规划研究者
交通场景模拟分析场景
- 汽车安全测试机构人员
自动驾驶合规测试场景
- 传感器研发人员
多传感器数据模拟场景
- 自动驾驶相关专业学生
课程实验学习场景
常见问题
深度了解
随着自动驾驶技术的快速发展,算法训练和测试过程中对各类场景数据的需求不断提升,尤其是极端场景、边缘场景的实采成本高、风险大,成为制约自动驾驶技术迭代的重要因素。GenAD作为专业的自动驾驶视频生成模型,针对这一行业痛点提供了有效的解决方案。该模型由上海人工智能实验室联合香港科技大学、德国图宾根大学、香港大学共同研发,在复杂动态环境理解、开放世界场景适配、行为轨迹精准预测等方面具备较强能力,可通过语言指令和行车轨迹双重控制生成符合真实交通逻辑的动态驾驶场景。
使用GenAD时,研发人员无需搭建实体测试场地,仅需输入场景需求即可快速生成定制化的驾驶场景,涵盖不同道路类型、天气条件、交通事件的各类场景,还可同步输出多视角视频和配套的标注数据,直接对接主流自动驾驶算法的训练和测试接口。无论是高校团队开展自动驾驶相关研究,还是车企测试部门验证自动驾驶系统的安全性,或是自动驾驶创业团队快速迭代算法,GenAD都能提供对应的场景数据支持,有效补充真实采集数据的缺口,降低研发过程中的测试成本和安全风险。
目前GenAD处于早期测试阶段,面向符合资质的研究团队开放免费测试权限,后续还将推出商业化版本,满足不同规模团队的使用需求,是自动驾驶研发过程中重要的辅助技术工具。
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