论文页面 - WildCity：一个用于渲染、仿真和空间智能的真实世界城市规模测试平台

来源：https://huggingface.co/papers/2607.06838 作者：

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摘要

WildCity 提供了一个大规模多模态数据集，用于城市导航与空间表征，旨在推动能够像人类认知能力一样感知和推理城市规模环境的 AI 系统的研究。

人类可以在陌生城市中导航，并逐渐形成跨越数十平方公里的连贯空间心理地图。AI 能否构建同等规模的空间表征？尽管近期的基础模型在场景重建和具身智能方面取得了进展，但扩展到整个城市仍然是一个开放的挑战，主要原因在于缺乏城市规模的数据。为了填补这一空白，我们推出了 WildCity，这是一个由自主车队在复杂城市环境中采集的真实世界多模态数据集。我们的数据集包含 18 条轨迹，平均每条长度为 83.7 公里，并保留了野外感知的核心挑战，例如动态物体、光照变化以及不完美的相机位姿。我们进一步建立了一个面向城市的重建基线，并将重建的环境转化为闭环仿真器。除了数据集和基线之外，我们还系统分析了迈向仿真就绪城市数字孪生的关键挑战：可扩展性、外推能力和不确定性。最终，WildCity 旨在推动不仅是城市规模渲染的进展，更广泛地推动能够像人类认知一样在空间尺度上进行感知、记忆和推理的 AI 的探索。项目页面：https://han-xiangyu.github.io/Wild-City/

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