CVPR为全球计算机视觉与AI领域最具影响力的国际会议之一，每年吸引各大科技公司与顶尖学术单位参与。鸿海研究院已连续两年于该会议获奖，今年6月13日团队正式发表自研的「ModeSeq」模型，主打多模态轨迹预测能力，可大幅提升自驾车对于周遭交通参与者行为的预测准确度与多样性。该技术结合因式分解变换器（Factorized Transformers）与记忆模组，设计创新损失函数EMTA（Early-Match-Take-All），有效解决过往多轨迹预测模型表现受限的问题。
经进一步优化后推出的「Parallel ModeSeq」，在2025年CVPR WAD workshop的互动预测竞赛中，以优异成绩夺冠。团队在mAP、soft mAP两大关键指标表现最佳，并在minADE、minFDE等核心预测误差指标维持领先水准。
鸿海研究院人工智慧研究所所长栗永徽表示，ModeSeq技术具备强大的模态外推能力（mode extrapolation），可根据场景复杂度，动态调整预测轨迹数量，让系统以更低计算成本提供更安全与精准的决策基础。「我们的研究成果发表于CVPR，代表已站上世界最前沿的舞台。」栗永徽强调。
本次研究由鸿海研究院携手香港城市大学汪建平教授团队与卡内基美隆大学合作完成，彰显鸿海在跨国学研合作、AI技术创新、自驾演算法实力上的深厚底蕴。展望未来，鸿海研究院将持续深化AI自驾技术的研发能量，进一步拓展国际影响力，并为智慧移动产业注入更多创新动能。
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