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计算机视觉领域一年一度的顶级峰会CVPR 2023 将于6月18日在加拿大召开。旷视已经在CVPR连续多年取得卓越成绩。本次会议，旷视研究院的13篇论文入选。这些论文为解决行业应用痛点提供了崭新思路，体现了旷视在人工智能和计算机视觉领域的技术实力。

旷视入选CVPR的论文涵盖人工智能研究与应用的多个热门前沿领域，如3D目标检测、多目标跟踪、模型压缩、知识蒸馏和自动驾驶，通过技术创新为AI应用落地提供新思路。比如在论文《用于3D检测和跟踪的纯稀疏体素网络》中，旷视提出了一种纯稀疏的3D 检测框架 VoxelNeXt。该方法可以直接从sparse CNNs 的 backbone网络输出的预测 sparse voxel 特征来预测3D物体，无需借助转换成anchor, center, voting等中间状态的媒介。该方法在取得检测速度优势的同时，还能很好地帮助多目标跟踪。VoxelNeXt在nuScenes LIDAR 多目标跟踪榜单上排名第一，为提升自动驾驶场景中3D检测的效果提供了新的解题思路。

基础模型科研是 AI 创新突破的基石，旷视一直坚定投入。目前，旷视研究院已在ICCV、CVPR、ECCV 等国际学术会议、期刊上发表论文200余篇，在各项国际人工智能顶级竞赛中累计揽获 56 项世界冠军或最高荣誉。近日，美国 Zeta Alpha 平台基于 2020 年、2021 年和 2022 年每年被引用次数最多的 100 篇论文进行了多维度的详细分析。在已发表论文高引用量转化率的排名中，OpenAI 位列第一，旷视排名第二。

当下，大模型已成为 AI 重要的技术发展方向。旷视一直坚定投入大模型研发，具备领先的大模型原创科研能力。面向未来，旷视将积极拥抱多模态大模型，同时将大模型与硬件结合，面向物联网场景打造不同类型的行业应用。