人工智能如何重塑自动驾驶未来？

你是否曾经想象过，坐在驾驶座上，车辆不仅能自动避开障碍物，还能像老友一样理解你的驾驶习惯，甚至在你疲惫时主动调整驾驶模式？这不再是科幻电影的场景——生成式人工智能（GAI）正在将这一愿景变为现实。

近日，中国汽车工程学会发布的《生成式人工智能在自动驾驶中的应用》白皮书（以下简称“白皮书”）详细阐述了GAI技术如何为自动驾驶领域带来革命性突破。这份由陆丽俐副秘书长领衔、多所高校专家共同编写的报告，为我们描绘了自动驾驶技术的未来图景。

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自动驾驶的“三重门”：拟人化、个性化与可进化

想象一下，你的爱车不仅能“看”路，还能“懂”你——这正是GAI赋能自动驾驶的核心价值。

白皮书指出，当前自动驾驶技术面临三大核心挑战：拟人化、个性化和可进化能力不足。

拟人化要求系统能像人类一样灵活应对复杂场景。例如，遇到突然冲出的行人或异常天气时，传统自动驾驶系统往往表现僵硬。而GAI通过学习和模仿人类驾驶行为，使系统决策更接近人类思维方式。

个性化则意味着车辆需要适应不同驾驶者的习惯。白皮书显示，中国消费者对自动驾驶持更加开放的态度，且付费意愿较高（平均愿意支付金额达2400美元）。但现有系统往往采用“一刀切”的设计，难以满足个性化需求。

可进化是自动驾驶系统持续优化的关键。随着道路条件和交通规则的变化，系统需要具备自我学习和迭代的能力。GAI的引入，使得自动驾驶系统能够像人类驾驶员一样，通过经验积累不断提升驾驶水平。

案例直击：特斯拉的“影子模式”已能收集大量真实驾驶数据，通过GAI技术分析不同驾驶风格，为个性化自动驾驶奠定基础。

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GAI如何为自动驾驶装上“智慧大脑”？

如果把传统自动驾驶系统比作“实习生”，那么GAI赋能后的系统就是“老司机”——不仅技术娴熟，还能举一反三。

1. 数据平台：从“杂乱无章”到“井然有序”

自动驾驶车辆每天产生高达4TB的数据，如何高效处理这些多源异构数据成为关键挑战。白皮书提出，GAI能实现大规模驾驶场景的自动标注与数据挖掘。

例如，百度的Apollo平台利用GAI生成合成数据，显著扩展了数据挖掘边界。尤其在真实数据稀缺的“长尾场景”（如极端天气、突发事故）中，GAI生成的数据能帮助系统进行有效风险评估。

2. 认知强化：让车辆真正“理解”环境

传统感知系统仅限于识别物体，而GAI赋予了车辆场景理解能力。例如，清华与理想汽车合作的DriveVLM系统，能通过视觉语言模型分析场景要素（如交警手势、醉酒行人行为），并生成相应决策。

生活化类比：这好比给车辆安装了一个“情景分析师”，不仅能识别物体，还能理解场景背后的含义。

3. 决策规划：从“机械执行”到“智能决策”

白皮书展示了多个GAI在决策规划中的应用案例：

• 毫末智行的DriveGPT形成“Drive Language”，完成决策规控和障碍物预测

• Wayve的GAIA-1模型能预测未来场景变化，提前做出规划

• 港科大与同济的BEVGPT简化输入源，提升系统鲁棒性

4. 人机共驾：打造“贴心副驾”

GAI还能实现更自然的人机交互。通过强化学习与人类反馈结合，系统能学习驾驶员偏好，动态调整驾驶策略。例如，在曲率适应性验证中，基于GAI的人机共驾方法比传统方法在跟踪性上平均提升70.69%。

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特种环境：GAI的“用武之地”

矿山、井工等特殊场景，正是GAI大显身手的舞台。

在露天矿山和井工矿等复杂环境中，GAI展现出独特价值：

• 智能定位：在GPS信号缺失的矿井中，GAI通过多源传感器数据生成高精度三维模型

• 场景生成：华为盘古矿山大模型能模拟各种作业场景，提升系统适应性

• 综合调度：GAI学习历史数据，生成高效调度方案，协调矿车、设备和人员作业

数据说话：山东能源集团与华为合作的盘古矿山大模型，使煤矿生产实现从“人工管理”到“智能化管理”的跨越，解决了AI在矿山领域落地难的痛点。

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挑战与展望：前路依然漫长

尽管GAI前景广阔，白皮书也指出了当前面临的挑战：

1. 可解释性：GAI的“黑箱”特性使得决策过程缺乏透明度，影响用户信任

1. 数据安全：海量数据处理涉及隐私保护问题

1. 技术标准化：行业缺乏统一标准，影响技术推广

正如白皮书所言，技术的成熟需要时间。但可以肯定的是，GAI正在为自动驾驶开启新的篇章。

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行动建议：投资者与从业者该如何布局？

基于白皮书分析，我们对不同读者提出以下建议：

投资者：

• 关注在GAI与自动驾驶融合领域有技术积累的企业

• 重点考察企业在数据积累、算法创新和实际落地方面的能力

• 特种环境自动驾驶可能成为新的增长点

从业者：

• 加强多学科知识储备，特别是GAI与自动驾驶的交叉领域

• 关注开源社区和学术前沿，及时掌握技术动态

• 重视数据安全和伦理规范，确保技术负责任发展

政策关注者：

• 推动制定GAI在自动驾驶领域的技术标准和法规

• 支持跨领域合作，促进技术融合创新

• 加强公众教育，提升社会接受度
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• 结语

白皮书的发布标志着自动驾驶技术进入新阶段。GAI不仅提升了系统的技术水平，更在推动整个行业向更安全、更智能、更个性化的方向发展。

正如白皮书主编陆丽俐所言：“我们希望通过这份白皮书，为自动驾驶技术的研究与应用提供新的思路，推动技术迈向更高水平。”

未来已来，只是分布尚不均匀。对于关注自动驾驶领域的每个人来说，理解GAI带来的变革，就是把握未来的钥匙。