智能驾驶白皮书（一）生成式人工智能在自动驾驶中的应用

智能驾驶⽩⽪书（⼀）智能驾驶⽩⽪书（⼀） 编写委员会 主编 陆丽俐（中国汽⻋⼯程学会副秘书⻓）熊璐（同济⼤学教授）胡笳（同济⼤学教授）⻩岩军（同济⼤学教授） 编委（按拼⾳排序） 边有钢（湖南⼤学教授）陈志军（武汉理⼯⼤学教授）封硕（清华⼤学副教授）龚思远（⻓安⼤学教授）⾼铭（湖南⼤学副研究员）何忱远（江苏⼤学教授）陆秋婧（清华⼤学助理研究员）李国法（重庆⼤学教授）李昕怡（⻓安⼤学讲师）任秉韬（北京航空航天⼤学副教授）王浩然（同济⼤学副教授）吴霞（⻓安⼤学副教授）许男（吉林⼤学教授）徐少兵（清华⼤学副教授）于会⻰（北京理⼯⼤学教授）庄伟超（东南⼤学副教授） 主要执笔⼈ 余⻓剑何林轩闫博张苏男童⾮凡蒋晨王⼦豪曾利王忻歆张⼀鸣张聪颖王霞张洲宇杨贺丁毓琨曾露尹佳凯张舒⽂冷姚罗鹏冯进培杨⾦松 ⽬录Contents 第1章引⾔与背景 1.1引⾔ 1 1.2背景 1.2.1汽⻋和⾃动驾驶技术的发展1.2.2⾃动驾驶技术⾯临的挑战和限制1.2.3⼈⼯智能的发展和⼤模型的爆发1.2.4GAI有望带动新⼀轮技术创新周期1356 第2章研究现状分析 2.1⾃动驾驶的发展需求 8 2.1.1拟⼈化的⾃动驾驶2.1.2个性化的⾃动驾驶2.1.3可进化的⾃动驾驶 2.2GAI技术概述 2.2.1GAI发展简述2.2.2GAI的技术特性1：可解释性2.2.3GAI的技术特性2：泛化性2.2.4GAI的技术特性3：学习性 2.3GAI与⾃动驾驶的关联度分析21 第3章技术与应⽤趋势研判 3.1数据平台 3.1.1⾯向⾃动驾驶的GAI底层数据形式与标准化3.1.2GAI可助⼒⼤规模驾驶场景⾃动标注与数据挖掘3.1.3针对多源数据底层的统⼀输⼊编码维度分析3.1.4针对多样化下游任务的数据平台接⼝与微调⽅法27293538 3.2认知强化41 3.2.1GAI可增强未知、开放⽬标的驾驶场景⻦瞰感知3.2.2GAI可适配⻓短时空尺度的具⾝级驾驶场景理解4146 3.3决策规划 50 3.3.1⾯向GAI的决策规划整体概述3.3.2⾯向⼀般场景的决策规划学习性的研究3.3.3⾯向⼀般场景的决策规划可解释性研究3.3.4⾯向⻓尾场景的决策规划泛化性研究3.3.5GAI赋能决策规划系统的产品案例分析5058616568 3.4⼈机共驾 3.4.1强化学习在驾驶决策中的应⽤3.4.2基于强化学习的智能⻋⼈机共融应⽤ 3.5智能底盘 3.5.1底盘数字孪⽣3.5.2全⽣命周期质量管理3.5.3全地形识别与轮地接触状态感知3.5.4底盘⼀体化控制 82858890 3.6⾃动驾驶测试 93 3.6.1基于GAI综合评估特性的关键测试场景识别3.6.2基于GAI数据泛化与精细化特性的测试场景数据库重构3.6.3考虑GAI⽣成特性的⾃动驾驶测试环境泛化与⽣成949698 3.7⻋联⽹通信114 3.7.1⻋联⽹毫⽶波通信技术⾯临的挑战3.7.2⻋联⽹毫⽶波通信感知⼀体化系统设计及挑战3.7.3GAI在⻋联⽹毫⽶波通信⽅⾯的应⽤3.7.4GAI在⻋联⽹毫⽶波通信感知⼀体化⽅⾯的应⽤115116118121 3.8特种环境 3.8.1井⼯⽆⼈矿⻋智能定位⽅法3.8.2井⼯⽆⼈矿⻋三维决策⽅法3.8.3GAI加强露天矿⼭场景⽣成真实度3.8.4GAI助⼒露天矿⼭拟⼈化综合调度124127129132 3.9特种⻋辆 136 3.9.1基于GAI⻋辆造型设计3.9.2基于GAI的特种⻋辆环境理解3.9.3GAI认知强化的特种⻋辆多⻋协同对抗3.9.4基于GAI泛化的特种⻋辆测试与评估136138140141 第4章总结与建议 4.1观点总结4.2发展建议 参考⽂献 第1章引言与背景 1.1引言 近年来，自动驾驶技术的迅速发展引起了全球范围内的广泛关注和讨论。作为未来交通运输领域的核心技术之一，自动驾驶不仅能够提升交通效率、减少交通事故，还能为实现智慧城市、绿色交通等目标提供强有力的技术支撑。然而，实现这一技术的规模商业化应用仍面临诸多挑战。生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）作为新兴技术，正在为自动驾驶领域注入新的动力，提供创新性解决方案。 本白皮书一共分为4个章节： 1）第一章：引言与背景。总结了自动驾驶、人工智能以及GAI的发展现状。 2）第二章：研究现状分析。分析了当前自动驾驶面临的主要挑战和发展需求。然后对GAI技术进行概述，包括其发展历程、技术原理、分类以及发展趋势。重点探讨GAI的可解释性、泛化性和学习性等关键技术特性，并分析这些特性如何赋能自动驾驶，提高自动驾驶系统的性能和安全性。 3）第三章：技术与应用趋势研判。深入探讨GAI在自动驾驶中的具体应用和趋势。从数据平台、认知强化、决策规划、人机共驾、智能底盘轮胎、自动驾驶测试、车联网通信以及特种环境和特种车辆等多个方面，分析GAI如何助力自动驾驶技术的创新和进步。每个方面都将结合具体的技术和应用案例，展示GAI在自动驾驶中的实际应用效果和潜在价值。 第四章：总结与建议。对GAI在自动驾驶中的应用进行总结和展望，提出相应的建议和思考。 本白皮书通过对GAI在自动驾驶中应用的全面分析，提出了相关技术与应用的发展趋势与建议。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，推动自动驾驶技术迈向更高水平，为实现更加安全、高效和智能的汽车与交通贡献力量。 1.2背景 1.2.1汽车和自动驾驶技术的发展 汽车作为人类社会生产生活中不可或缺的重要运输工具，承载了无数人的出行需求，并在经济发展和社会进步中扮演着举足轻重的角色。自汽车诞生以来，全球汽车产业经历了翻天覆地的变化，技术革新和理念进步推动了汽车行业的持续发展。尤其是近几十年，汽车领域的技术发展和理念更新更是引发了巨大的变革，涵盖了可持续发展、技术创新和全球竞争等多个方面。自20世纪初，亨利·福特推出了第一款流水线生产的福特T型车以来，汽车制造业便进入了一个快速发展的时代。流水线生产大大降低了汽车的制造成本，使得汽车从奢侈品逐步走进千家万户。20世纪中后期，随着经济的发展和人们生活水平的提高，汽车逐渐成为大众化的消费品，我国汽车保有量迅速增长。据公安部统计[1]，截止2023年底，我国机动车保有量达4.35亿辆，机动车驾驶人达5.23亿人，全国新能源汽车保有量达2041万辆，占汽车总量的6.07%；其中纯电动汽车保有量1552万辆，占新能源汽车保有量的76.04%。2023年新注册登记新能源汽车743万辆，占新注册登记汽车数量的30.25%，与2022年相比增加207万辆，增长38.76%，从2019年的120万辆到2023年的743万辆，呈高速增长态势。汽车不仅是个人出行的重要工具，更是各国经济增长的重要驱动力。进入21世纪，随着社会的进步和科技的发展，汽车行业迎来了新的机遇与挑战。环保和节能问题的重要性日益攀升，汽车行业正经历一场能源革命。全球气候变化和能源危机的挑战促使各国政府和汽车制造商投入大量资源研发更加环保和节能的汽车技术。电动汽车（ElectricVehicle，EV）、混合动力驱动车和可变排量发动机汽车等新型环保车型纷纷面世，逐渐改变了传统燃油车在市场上的主导地位。在这种大背景下，自动驾驶（AutonomousDriving）技术正在迅 速发展，引领了汽车行业的又一次重大技术革命。自动驾驶技术是智能网联汽车领域的核心驱动力，其快速发展得益于一系列前沿技术的突破。这些技术涵盖了人工智能、计算机视觉、激光雷达、毫米波雷达、高精度地图以及定位技术等。自动驾驶系统通过实时感知周围环境，并据此作出驾驶决策，实现了车辆的自主行驶能力。2021年8月20日，由工业和信息化部提出、全国汽车标准化技术委员会归口的GB/T40429-2021《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布，于2022年3月1日起实施，《汽车驾驶自动化分级》根据自动化程度的不同，将自动驾驶分为从L0到L5的六个级别[2]。如图1-1所示为自动驾驶的六个等级划分，其中，L4和L5级别的自动驾驶技术达到了完全自动化的程 度，即在整个行驶过程中无需任何人工干预。 中国政府高度重视智能网联汽车的发展，制定了一系列政策和规划以推动其技术创新和产业化进程。其中，《中国制造2025》战略明确指出，发展智能网联汽车是提升汽车产业整体竞争力的关键[3]。同时，《交通强国建设纲要》[4]和《新一代人工智能发展规划》[5]等文件也为智能网联汽车的发展指明了方向和目标。2024年6月，工信部发布公告，按照《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》有关工作安排，研究确定长安、比亚迪、广汽等9家车企首批通过我国L3/L4智能网联汽车准入和上路通行试点遴选，试点的组织实施共分为五个阶段，分别是试点申报、产品准入试点、上路通行试点、试点暂停与退出、评估调整。这不仅是政策支持的直接体现，更是推动技术成熟和应用的重要步骤。这些试点项目不仅有助于加速技术的迭代和优化，还能为制定和完善相关法律法规及标准提供宝贵的实践经验。与此同时，政府也在不断完善智能网联汽车和自动驾驶相关的法规和标准，为技术的合规发展提供了坚实的法律保障。通过设立试点项目，政府期望能够形成行业示范效应，进一步推动整个汽车行业加快自动驾驶技术的研发和应用，从而引领汽车产业向更高层次发展。 1.2.2自动驾驶技术面临的挑战和限制 （1）自动驾驶的安全挑战 自动驾驶技术虽然发展迅速，但其安全性仍然面临诸多挑战。自动驾驶系统的拟人化目标是让车辆在各种复杂和非标准的情况下做出类似人类的判断和反应。然而，当前自动驾驶技术在应对长尾问题方面表现出明显的不足。长尾问题指的是在极端或不常见的道路场景下（如复杂的天气条件、少见的道路障碍或突发的行人行为），系统难以适应并做出正确反应。这是因为现有自动驾驶系统在训练时主要依 赖常见场景数据，而对稀有或特殊场景的应对缺乏足够的学习和适应 能力。相比人类，自动驾驶在处理这些非标准场景时显得不够灵活，导致潜在的失效风险。因此，提升系统的拟人化水平，让其能够像人类一样灵活应对长尾问题，成为当前自动驾驶技术亟待解决的核心挑战之一。 （2）自动驾驶的公众接受度问题 自动驾驶技术的推广不仅是技术问题，更是消费者认可度的问题。自动驾驶的个性化特性要求技术能够根据不同用户的需求、驾驶习惯以及市场需求提供定制化的解决方案。然而，现阶段的自动驾驶系统往往采用“一刀切”的设计，难以满足不同市场和用户的个性化需求。例如，不同国家或地区的驾驶习惯、路况和法规差异很大，消费者期望自动驾驶系统能够适应这些差异并提供个性化服务公众接受度和伦理问题也是需要解决的重要课题。麦肯锡未来出行中心的调研如图1-2所示，与欧美主要国家消费者相比，中国消费者对于自动驾驶持更加开放的态度，购买时的关注度和支付意愿也更高[6]。 自动驾驶技术虽能显著提升交通效率和安全性，但也伴随对驾驶员职业的潜在替代和隐私保护等问题。公众对其安全性和可靠性的疑虑是推广过程中的重要挑战，因此提升公众信任度至关重要。同时，自动驾驶技术的广泛应用可能引发大量传统驾驶员失业，如何平衡技术进步与社会就业之间的关系，需要我们深思并采取有效措施。在推进技术发展的同时，必须关注这些潜在影响，并制定相应的政策和社会支持措施，以实现技术的可持续发展和社会的和谐稳定。 （3）自动驾驶系统适应能力的挑战 自动驾驶技术的快速发展需要系统具备持续进化的能力，能够不断升级以适应新的道路条件、交通规则和用户需求。然而，当前自动驾驶系统虽然在不断优化，但进化速度和能力仍不够理