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摘要
近日，国际计算机视觉大会（ICCV 2025）公布了其论文录用名单，理想汽车公司共有8篇研究论文被选中，其中基座模型团队贡献了3篇。特别值得关注的是，该公司发布了一项重要成果——全球首个针对亚洲人脸的超大规模数据集，这一进展有望显著提升人工智能在识别亚洲面孔方面的能力。
关键词
ICCV 2025, 理想汽车, 基座模型, 亚洲人脸, 超大规模数据集
理想汽车作为中国智能电动汽车领域的领军企业之一，自成立以来便致力于将人工智能、大数据和先进制造技术深度融合，推动智能出行的革新。公司不仅在整车研发和用户体验方面表现卓越，更在自动驾驶、智能座舱等核心技术领域持续投入大量资源。近年来，理想汽车逐步构建起涵盖算法研究、模型训练和数据采集在内的完整技术生态体系，为其在计算机视觉等前沿科技领域的突破奠定了坚实基础。
随着全球智能化浪潮的加速推进，理想汽车不断拓展其技术边界，尤其在人工智能视觉识别方向取得了显著成果。此次在ICCV 2025上的多项论文入选，正是其技术实力的集中体现。
理想汽车的基座模型团队是公司内部一支专注于基础模型研究与开发的核心力量。该团队汇聚了来自计算机视觉、自然语言处理、深度学习等多个领域的顶尖人才，具备从理论研究到工程落地的全链条能力。此次被ICCV 2025录用的3篇论文，充分展示了其在图像识别、数据集构建以及模型泛化能力方面的深厚积累。
尤为值得一提的是，该团队发布的全球首个针对亚洲人脸的超大规模数据集，填补了当前人工智能在亚洲人种面部识别方面的空白。这一数据集不仅规模庞大、标注精准，还涵盖了多样化的光照、姿态和表情变化，为后续人脸识别、身份验证及个性化服务提供了高质量的数据支撑。
国际计算机视觉大会（ICCV）作为计算机视觉与模式识别领域的顶级学术会议，每两年举办一次，代表着全球最前沿的研究水平。在本次ICCV 2025中，理想汽车共有8篇研究论文被录用，其中3篇由基座模型团队主导完成，占比高达37.5%，充分体现了公司在该领域的学术影响力和技术竞争力。
这些论文内容广泛，涵盖了图像生成、目标检测、语义分割等多个方向，而其中最具突破性的研究成果——亚洲人脸超大规模数据集的发布，更是引发了广泛关注。该成果不仅提升了理想汽车在AI视觉领域的国际话语权，也为全球相关研究提供了宝贵资源。
理想汽车始终坚持“以用户为中心”的技术发展理念，围绕智能驾驶、智能座舱、云端协同等核心方向，构建起自主可控的技术体系。公司高度重视基础研究与应用创新的结合，持续加大研发投入，并与国内外高校、科研机构展开深度合作，推动产学研一体化发展。
未来，理想汽车将继续深化在人工智能视觉领域的布局，进一步完善基座模型体系，提升多模态感知与理解能力。同时，公司也将积极推动技术成果的开放共享，助力行业生态建设，为实现更高水平的智能出行贡献力量。此次在ICCV 2025上的亮眼表现，正是其技术战略稳步推进的重要里程碑。
在人工智能视觉识别领域，亚洲人脸的识别长期面临数据稀缺与模型偏差的双重挑战。由于现有主流数据集多以欧美人群为主，导致AI系统在处理亚洲人种面部特征时存在识别率偏低、误判率偏高等问题。这种“数据失衡”不仅影响了算法的泛化能力，也限制了相关技术在亚洲市场的落地效果。
此外，亚洲人脸在肤色、五官结构、表情变化等方面具有高度多样性，加之光照、角度、遮挡等复杂环境因素的影响，使得构建高鲁棒性的人脸识别系统成为一项极具挑战性的任务。理想汽车此次发布的全球首个针对亚洲人脸的超大规模数据集，正是对这一行业痛点的精准回应，标志着亚洲人种视觉识别迈出了关键一步。
理想汽车发布的这一数据集不仅是规模上的突破，更在数据质量、标注精度和多样性覆盖上实现了多项技术创新。该数据集包含数百万张高质量亚洲人脸图像，涵盖了不同年龄、性别、地域、光照条件及姿态变化的真实场景样本，为训练更具泛化能力的人工智能模型提供了坚实基础。
更重要的是，这一成果填补了亚洲人种在计算机视觉研究领域的数据空白，有助于提升AI系统在身份验证、个性化服务、智能安防等场景中的表现。其开放共享也将推动全球学术界与产业界在人脸识别方向的技术进步，进一步加速AI应用的本地化与全球化融合。
相较于其他车企或科技公司在计算机视觉领域的布局，理想汽车展现出更强的系统性与前瞻性。其基座模型团队不仅拥有跨学科的研发能力，还具备从底层数据采集到上层算法优化的全链条技术掌控力。此次在ICCV 2025中被录用的8篇论文中，有3篇由该团队主导，占比高达37.5%，远超多数同行企业的贡献比例。
与竞品相比，理想汽车在数据集建设、模型泛化能力以及实际应用场景落地方面具有明显优势。例如，特斯拉虽在自动驾驶感知方面领先，但在亚洲人种识别方面的数据积累仍显不足；而百度、腾讯等互联网企业虽拥有丰富数据资源，却缺乏像理想汽车这样将AI视觉技术深度嵌入整车系统的工程能力。理想汽车正通过持续的技术创新，逐步建立起自身在智能出行视觉识别领域的核心壁垒。
随着智能驾驶、智能座舱、远程身份认证等应用场景的不断拓展，人脸识别技术已成为智能汽车不可或缺的一部分。理想汽车发布的亚洲人脸超大规模数据集，不仅可应用于车载生物识别、用户个性化设置等功能，还可延伸至金融支付、公共安全、医疗健康等多个垂直领域。
据市场研究机构预测，未来五年内，全球人脸识别市场规模将以年均20%以上的增速增长，其中亚太地区将成为增长最快的区域之一。理想汽车凭借此次技术突破，有望在这一蓝海市场中占据先机，进一步巩固其在智能电动汽车行业的领先地位。同时，该数据集的发布也为产业链上下游企业提供了宝贵资源，助力构建更加开放、协同、可持续发展的AI视觉生态体系。
国际计算机视觉大会（ICCV）自1987年创办以来，已成为全球计算机视觉领域最具权威性和影响力的学术盛会之一。每两年举办一次的ICCV汇聚了来自世界各地的研究机构、科技企业及高校的顶尖学者，共同探讨图像识别、视频分析、三维重建等前沿技术的发展方向。作为“计算机视觉领域的奥林匹克”，ICV C的论文录用标准极为严苛，代表着全球最前沿的技术水平和研究趋势。
此次ICCV 2025吸引了超过6000篇投稿论文，最终仅约1500篇被录用，录取率不足25%。理想汽车凭借其在人工智能视觉识别领域的深厚积累，一举入选8篇论文，其中基座模型团队贡献了3篇，占比高达37.5%，这一成绩不仅彰显了公司在AI视觉研究方面的国际竞争力，也标志着中国企业在高端科研舞台上正逐步占据重要席位。
作为中国智能电动汽车行业的领军者，理想汽车近年来在技术创新与产品落地方面持续发力，已从一家造车新势力成长为具备全栈自研能力的科技驱动型企业。公司不仅在智能驾驶、智能座舱等领域取得突破，更通过构建涵盖算法、模型与数据的完整技术体系，在人工智能基础研究层面实现了跨越式发展。
此次在ICCV 2025中入选8篇论文，是理想汽车技术实力的一次集中展示。尤其是在亚洲人脸超大规模数据集的发布上，理想汽车填补了当前AI视觉识别领域的关键空白，展现出其在数据科学与模型训练方面的领先优势。相较于其他车企，理想汽车在将AI技术深度嵌入整车系统方面更具系统性与前瞻性，使其在智能出行生态建设中占据了不可替代的地位。
展望未来，人工智能视觉识别技术将朝着更高精度、更强泛化能力和更广应用场景的方向演进。随着多模态融合、小样本学习、联邦学习等新兴技术的成熟，AI系统将能够更好地应对复杂环境下的识别挑战，并实现跨场景、跨设备的无缝协同。
理想汽车在此背景下，正加速推进基座模型的迭代升级，致力于打造一个开放、可扩展、可持续优化的AI视觉平台。据透露，公司计划在未来两年内推出支持多语言、多文化背景的通用视觉理解模型，并进一步拓展数据集覆盖范围，提升模型对非结构化信息的处理能力。这种以数据为驱动、以模型为核心的技术路径，将为智能汽车向“移动智能空间”转型提供坚实支撑。
人工智能在识别领域的应用正以前所未有的速度扩展，从传统的身份验证、安防监控，延伸至个性化服务、人机交互、医疗诊断等多个垂直领域。特别是在智能汽车场景中，人脸识别技术已成为提升用户体验与安全性的关键技术之一。
理想汽车发布的亚洲人脸超大规模数据集，不仅提升了AI系统在亚洲人群面部识别上的准确率与鲁棒性，也为后续相关技术的本地化部署提供了高质量的数据基础。据预测，到2030年，全球基于AI的人脸识别市场规模将突破千亿美元，而亚太地区将成为增长最快的区域之一。理想汽车凭借此次技术突破，有望在这一蓝海市场中占据先机，推动人脸识别技术在车载系统、金融支付、智慧城市等场景中的深度融合与广泛应用。
理想汽车在ICCV 2025上的突出表现，充分展现了其在人工智能视觉识别领域的技术实力与创新能力。公司共有8篇论文被录用，其中基座模型团队贡献了3篇，占比高达37.5%，体现了其在图像识别、数据集构建和模型泛化方面的深厚积累。特别是全球首个针对亚洲人脸的超大规模数据集发布，填补了行业空白，显著提升了AI系统对亚洲人种面部特征的识别能力。这一成果不仅推动了人脸识别技术的发展，也为智能汽车在身份验证、个性化服务等场景中的应用提供了坚实支撑，助力理想汽车在全球智能出行领域持续领跑。