5月10日，计算机视觉与人工智能领域顶级学术盛会VALSE 2026圆满落幕。作为计算机视觉、大模型与人工智能领域的重要交流平台，大会汇聚超6900位来自国内外顶尖研究力量与产业技术团队，以及多家头部科技企业参与。

　　围绕视觉感知、3D视觉、多模态学习、持续学习以及端到端算法等前沿方向展开深入探讨，VALSE已成为视觉算法领域技术演进的重要风向标之一。

　　今年，佑驾创新（2431.HK) 携智能驾驶与无人车领域的最新实践亮相大会，围绕视觉算法在复杂真实场景中的系统化应用路径展开分享，并结合多条产品线的工程化落地经验，展示了从算法能力构建到真实系统持续演进的实践进展。

　　

　　回归产业，从单点突破到体系化落地

　　随着视觉与深度学习技术持续演进，智能驾驶行业逐渐从单点算法能力竞争，迈向系统架构、工程化与规模化应用并行发展的新阶段。行业核心命题也转向如何构建完整技术体系，使不同等级智能驾驶方案能够在复杂真实场景中安全稳定运行并持续迭代。

　　在VALSE 2026现场，佑驾创新副总裁郑伟博士围绕视觉算法在智能驾驶领域的产业化应用展开分享，结合佑驾创新在智能驾驶、智能座舱及无人车领域十余年的技术实践，系统阐述了算法从学术研究走向工程化落地演进路径。

　　佑驾创新副总裁郑伟博士于VALSE大会进行主题分享

　　郑伟博士表示，智能驾驶的核心竞争正在从单点模型能力，转向全局系统能力。行业需要以全链路架构贯通感知、预测、规划与控制，并通过车云协同与数据闭环体系，打通训练、仿真、验证与实车迭代流程，持续提升复杂长尾场景下的泛化能力与系统稳定性。

　　基于这一技术思路，佑驾创新已逐步形成覆盖研发、训练、部署与运营的完整技术体系，并在多个产品方向实现工程化验证，将数十载算法与系统能力沉淀进一步落到真实场景中。

　　在VALSE大会主题分享中，郑伟博士以佑驾创新于2026北京车展正式发布的颠覆性产品「真无图」L4无人物流车小竹T5 Pro为核心载体，展示了视觉算法从模型研发、系统工程到解决真实场景长尾难题的完整演进路径。

　　佑驾创新小竹无人车T5 Pro

　　作为佑驾创新体系化研发能力的集中体现，小竹无人车T5 Pro基于无图端到端架构打造，可适配城市道路、园区物流及人车混行等复杂场景，无需依赖高精地图，大幅降低部署与运营门槛。在系统架构层面，T5 Pro采用车云协同方案：车端实时运行端到端智驾系统，保障基础通行与安全能力；云端则结合大模型推理能力，对复杂长尾场景进行辅助决策与协同处理。结合统一的数据闭环体系，车辆可持续完成真实道路数据回传、训练与版本迭代，不断提升对复杂工况与长尾场景的适应能力。

　　

　　扎根行业，从技术探索到长期能力构建

　　作为深耕智能驾驶与无人车领域的企业，佑驾创新以全栈自研技术路线，构建覆盖L0-L4、多场景适配的智能驾驶技术体系。围绕端到端架构，已打通从算法研发、数据闭环迭代、车规级工程化到前装量产交付的完整链路，形成可复用、可迭代的系统化能力。

　　依托多年量产项目积累的海量真实道路数据，佑驾创新自主打造AI数智引擎数据闭环平台，通过真实路测与仿真场景融合，持续扩充城市道路、园区物流及复杂长尾场景数据池，推动算法快速泛化与模型迭代。

　　同时，公司已形成行业内少数实现L2与L4双向进化的技术体系，打通乘用车与无人车的数据链路，使真实场景能力在多条产品线中持续复用与演进。

　　产研深度融合，人才双向共建

　　作为视觉与人工智能领域的重要交流平台，VALSE 2026持续推动前沿研究与产业应用之间的深度对话，也为算法从模型研究走向真实系统提供了重要窗口。

　　佑驾创新始终坚持以真实道路与真实项目作为核心验证场景，让算法在产品与运营中持续打磨与迭代。在这一过程中，公司也持续与学术及产业生态保持开放协同，推动技术能力在真实世界中的持续演进。

　　佑驾创新将继续深化技术协同与人才共建，携手更多前沿研究力量与工程化人才，共同推动视觉算法与智能驾驶技术在真实场景中的规模化落地与发展。