11月8日，全球人工智能頂會 AAAI 2026 公布論文錄用結(jié)果，Nullmax 研發(fā)團(tuán)隊的端到端軌跡規(guī)劃論文成功入選。該論文創(chuàng)新提出一種由粗到精的軌跡預(yù)測框架——DiffRefiner，能夠?qū)崿F(xiàn)更為靈活、精準(zhǔn)的軌跡預(yù)測。

AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 是人工智能領(lǐng)域最具影響力、歷史最悠久的頂級學(xué)術(shù)會議之一。該會議素以評審嚴(yán)格、競爭激烈著稱。此次 AAAI 2026 共吸引了全球范圍內(nèi)超過2.3萬篇論文投稿，投稿量創(chuàng)歷史新高，而最終錄用率僅為17.6%。

本次入選論文題為《DiffRefiner: Coarse to Fine Trajectory Planning via Diffusion Refinement with Semantic Interaction for End to End Autonomous Driving》，創(chuàng)新提出一種由粗到精軌跡預(yù)測框架——DiffRefiner。通過在生成式推理過程中融入判別式的軌跡粗解模塊，粗軌跡為生成式去噪提供了強(qiáng)有力的先驗(yàn)與引導(dǎo)。同時進(jìn)一步地設(shè)計了細(xì)粒度去噪解碼器，以增強(qiáng)場景約束的作用，使預(yù)測軌跡能更好地關(guān)注周圍的駕駛環(huán)境，從而提升精度。

本次論文的入選，標(biāo)志著Nullmax研發(fā)團(tuán)隊成果在相繼入選CVPR、ICCV、ECCV、WACV、ICRA、IROS等全球頂級會議及期刊后，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了在智能駕駛端到端領(lǐng)域的持續(xù)深耕。

此項成果不僅體現(xiàn)了Nullmax在端到端技術(shù)領(lǐng)域的前沿研發(fā)實(shí)力，也為打造領(lǐng)先、優(yōu)質(zhì)的智駕產(chǎn)品積累了全鏈條技術(shù)優(yōu)勢。后續(xù)，Nullmax將推出關(guān)于該技術(shù)成果的詳盡解讀，敬請關(guān)注！