仿真

整体来看，这篇论文把神经重建仿真从“能渲染出场景”，推进到“能生成更接近真实世界的在线仿真画面”。

它的价值不只是让画面更好看，而是让基于真实数据重建的仿真环境更可信、更稳定，也更适合大规模训练和评测。

现在很多仿真环境可以通过NeRF、3DGaussianSplatting等神经重建方法从真实数据中恢复出来，但在新视角渲染、稀疏视角外推，或插入其他场景的动态物体时，常常会出现几何伪影、缺失区域、光照不一致、阴影缺失和前景背景风格不统一等问题。

而当仿真环境变得更真实、更可控之后，训练出来的驾驶模型是否能在闭环中稳定执行，又取决于专家示范和学生模型之间是否真正对齐。

这种变化在CVPR2026的相关研究中变得更加清晰：自动驾驶方向不再只关注单一感知模块，而是开始围绕可控场景生成、真实感仿真、端到端驾驶对齐和空间检索增强展开。

相比每条轨迹都要重新优化的方法，HorizonForge可以在一次前向推理中生成多种场景变化，更适合大规模自动驾驶仿真。