本報(bào)訊 (記者劉釗)7月15日,在吉林長春舉行的2025新能源智能汽車新質(zhì)發(fā)展論壇上,清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院院長王建強(qiáng)教授發(fā)表題為《智行天下,安駛未來——智能汽車安全技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢》的主題演講,深入剖析智能汽車安全技術(shù)的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來方向,提出以認(rèn)知驅(qū)動(dòng)為核心的技術(shù)創(chuàng)新路線,為高等級自動(dòng)駕駛落地提供新思路。

清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院院長王建強(qiáng)(組委會(huì)供圖)
智能汽車安全技術(shù)面臨挑戰(zhàn)
現(xiàn)有路線存在局限
王建強(qiáng)指出,我國道路交通場景復(fù)雜、事故頻發(fā),提升交通安全已成為國家迫切需求,而智能汽車技術(shù)是解決這一問題的關(guān)鍵。低等級智能汽車已實(shí)現(xiàn)高市場滲透率和大規(guī)模應(yīng)用,但在邁向高等級自動(dòng)駕駛過程中,復(fù)雜長尾場景下的事故時(shí)有發(fā)生,安全技術(shù)仍面臨諸多難題。
他解釋,車輛故障、復(fù)雜環(huán)境擾動(dòng)等不可控因素始終存在,需依靠“感知–認(rèn)知–決策”全鏈路技術(shù)體系保障安全。但當(dāng)前技術(shù)仍存局限:特斯拉事故暴露感知系統(tǒng)誤檢問題,Waymo事故反映對潛在風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知不足,Uber事故則源于決策誤判,這些案例均顯示智能汽車在處理突發(fā)、復(fù)雜場景時(shí)的技術(shù)短板。
同時(shí),王建強(qiáng)分析了當(dāng)前主流技術(shù)路線的短板。規(guī)則驅(qū)動(dòng)通過預(yù)設(shè)規(guī)則實(shí)現(xiàn)決策,結(jié)構(gòu)清晰、可解釋性強(qiáng),但依賴固定規(guī)則,難以適應(yīng)開放場景,無法滿足L4級及以上自動(dòng)駕駛需求。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)具備自主學(xué)習(xí)和場景泛化能力,卻存在“黑箱”決策、依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)、推理速度慢等問題,在極端場景下安全保障能力不足。
認(rèn)知驅(qū)動(dòng)成破局關(guān)鍵
技術(shù)演進(jìn)指向類人認(rèn)知
“人類駕駛不依賴海量數(shù)據(jù),而是基于知識、經(jīng)驗(yàn)和常識判斷。”王建強(qiáng)受此啟發(fā),提出認(rèn)知驅(qū)動(dòng)作為第三條技術(shù)路線。該路線融合規(guī)則驅(qū)動(dòng)的可解釋性與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)能力,既讓規(guī)則系
統(tǒng)具備進(jìn)化能力以適應(yīng)復(fù)雜場景,又推動(dòng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)“去黑箱化”,實(shí)現(xiàn)過程透明與結(jié)果可信。
認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的核心是對人、車、路系統(tǒng)的深層理解,構(gòu)建要素特性、相互作用及運(yùn)行規(guī)律的精準(zhǔn)建模。其技術(shù)架構(gòu)涵蓋感知、認(rèn)知、決策三層:感知層融合物理狀態(tài)估計(jì)與語義理解,提升環(huán)境重構(gòu)可靠性;認(rèn)知層通過“統(tǒng)一場”建模與深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)趨勢判斷;決策層結(jié)合知識圖譜與大模型推理,應(yīng)對復(fù)雜未知場景。
展望未來,王建強(qiáng)認(rèn)為自動(dòng)駕駛正從規(guī)則驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)向認(rèn)知驅(qū)動(dòng)演進(jìn),核心是構(gòu)建“類人認(rèn)知、學(xué)習(xí)與進(jìn)化”能力。他提出“三縱三橫”技術(shù)架構(gòu)支撐智能汽車規(guī)?;l(fā)展,并強(qiáng)調(diào)智能汽車安全需通過“類腦認(rèn)知架構(gòu)”實(shí)現(xiàn)駕駛認(rèn)知模式躍遷,最終提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)、自反思、自適應(yīng)能力,打造具備人類類腦推理特征、安全可驗(yàn)證的高等級智能駕駛系統(tǒng)。
(編輯 郭之宸)
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