預判人車更準更快！多模態軌跡預測模型　鴻海研究院奪國際自駕技術冠軍

鴻海集團（2317）旗下鴻海研究院與香港城市大學合作，開發多模態軌跡預測改良版模型「Parallel ModeSeq」，在2025年CVPR WAD Workshop 的 Waymo Open Dataset（WOD）自動駕駛挑戰賽中，於「Interaction Prediction」項目獲得冠軍，技術獲得國際學術肯定。

該模型專注於多模態軌跡預測，能有效掌握道路上車輛與行人等多元交通參與者的潛在行動路徑。研究團隊由鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽領軍，並與香港城市大學汪建平教授團隊及美國卡內基美隆大學研究人員合作開發，成果同時獲電腦視覺與圖形辨識領域頂尖會議CVPR 2025正式收錄。

ModeSeq透過順序模式建模方式，並設計Early-Match-Take-All（EMTA）損失函數以提升多樣化預測能力；模型採用因式分解變換器（Factorized Transformer）進行場景編碼，並融合記憶變換器與因式分解變換器的「ModeSeq層」做為預測解碼器。

在Motion Prediction Benchmark測試中，該模型在平均精度（mAP）、soft mAP等核心指標上優於先前方法，同時在最小平均距離誤差（minADE）與最小終點距離誤差（minFDE）等項目維持可比表現。

栗永徽指出，此模型具備模態外推（mode extrapolation）能力，可根據場景的不確定程度動態調整預測行為數量，有助於自動駕駛決策系統降低運算成本並提升安全性。他表示：「我們希望這項技術未來能廣泛應用於自動駕駛與智慧交通場域，提供即時、多樣且可信的行為預測支援。」

鴻海研究院前一代ModeSeq模型已於2024年CVPR同場競賽中獲得第二名，Parallel ModeSeq為後續優化版本，今年首度奪冠。研究院指出，這也是連續第二年於CVPR自動駕駛賽事中獲獎。

鴻海研究院成立於2020年，現轄五個研究所與一間實驗室，專注於AI、資通訊、先進製造等前瞻科技主題，作為集團推進「3+3＋3」策略的創新動能來源。未來將持續與全球學研機構合作，強化AI與自駕技術的產研鏈結，推動技術落地與國際合作。
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