生成式人工智能對(duì)商用車輔助駕駛的影響分析

中圖分類號(hào)：U461 DOI：10.20042/j.cnki.1009-4903.2025.01.012

The Impact of Generative Artificial Inteligence on Commercial Vehicle Driver Assistance Systems

Abstract：TherapiddevelopmentofautonomousdrivinghaledtoShanghaiYangshanPort’sinteligenthavytrucklogisticsentering akeystageofommercializationaplicationofeneratieAtfialItelignce（Gl）technoginommercialvhiclistane systemswildrivetecommercialvehicleidustrytowardaigherlvelfiteligence.Tisarticleexplorestecoreoleofgenerative Alanditsfarreachingimpactoncommercialveicleautonomousdrivingtechnologfromperspectivessuchasdatalabelingdecision planning，umnaciclboatiedridtestitizatioBytegratigatiechogmmce assistancesytemsavesesigfcantimprovementsinatautiationeicencyeneadaptabilyansteilt KeyWords：GenerativeArtfcialItelgence；CommercialVehicle；DriverAsistance；Decision-Making；TestingOptimization

0引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和交通運(yùn)輸需求的不斷增長(zhǎng)，商用車在現(xiàn)代社會(huì)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。商用車不僅是貨物和人員流動(dòng)的主要工具，也是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施。商用車的安全性與效率，不僅直接關(guān)系到交通運(yùn)輸行業(yè)的運(yùn)行品質(zhì)，還影響著社會(huì)資源的有效利用和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，商用車領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用各種輔助駕駛系統(tǒng)（AdvancedDriverAssistanceSystem，ADAS）l]，以提升駕駛安全性、提高運(yùn)輸效率，并減少交通事故發(fā)生率。

ADAS作為現(xiàn)代商用車技術(shù)的重要組成部分，通過電子設(shè)備與智能算法的結(jié)合，輔助駕駛員操控車輛，并提供實(shí)時(shí)的安全提醒和干預(yù)。這些系統(tǒng)能夠有效地幫助駕駛員預(yù)見并規(guī)避潛在的交通事故，尤其在復(fù)雜的城市交通和高速公路環(huán)境中，其作用尤為顯著。近年來，隨著ADAS技術(shù)的日益成熟，越來越多的商用車企業(yè)開始將這一技術(shù)廣泛應(yīng)用于其產(chǎn)品中，特別是在自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）2、車道偏離預(yù)警（LDW）3、自適應(yīng)巡航控制（ACC）4等功能上，取得了顯著的安全成效。

然而，盡管ADAS系統(tǒng)在提高商用車安全性與效率方面取得了一定的成果，但隨著運(yùn)輸任務(wù)的復(fù)雜性和多樣性不斷加劇，現(xiàn)有技術(shù)仍然面臨諸多挑戰(zhàn)5。特別是在應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景的能力、數(shù)據(jù)的利用率以及系統(tǒng)的測(cè)試效率等方面，ADAS技術(shù)仍有許多亟待解決的問題。長(zhǎng)尾場(chǎng)景指的是那些不常見但一旦發(fā)生卻可能造成嚴(yán)重后果的情境。在復(fù)雜的交通環(huán)境中，現(xiàn)有的ADAS系統(tǒng)可能無法有效應(yīng)對(duì)這些極端或罕見的駕駛場(chǎng)景，從而影響系統(tǒng)的可靠性和安全性。此外，商用車在日常運(yùn)行中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如何高效地利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化和模型訓(xùn)練，也是當(dāng)前技術(shù)面臨的一大難題。

為了突破這些瓶頸，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）的迅猛崛起為商用車的輔助駕駛系統(tǒng)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。生成式AI是一種能夠通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)并生成新的、類似真實(shí)數(shù)據(jù)的算法模型，它不僅能夠?yàn)锳DAS系統(tǒng)生成多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還可以通過優(yōu)化決策算法和提升測(cè)試效率，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的智能化水平。生成式AI的出現(xiàn)，使得商用車輔助駕駛系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜和長(zhǎng)尾場(chǎng)景時(shí)，能夠通過虛擬生成大量不同的駕駛情境，以補(bǔ)充實(shí)際數(shù)據(jù)的不足。通過這種方式，ADAS可以在模擬環(huán)境中進(jìn)行更加全面和高效的訓(xùn)練，從而提高其對(duì)各種駕駛場(chǎng)景的適應(yīng)能力和安全性。

生成式AI將為商用車的輔助駕駛系統(tǒng)帶來更多創(chuàng)新功能，例如基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的決策優(yōu)化[。生成式AI可以根據(jù)不同的交通場(chǎng)景、道路條件和天氣變化，快速生成并調(diào)整最優(yōu)的駕駛決策，減少人為因素對(duì)駕駛行為的影響，從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和安全的駕駛控制。同時(shí)，GAI還能夠提升系統(tǒng)的測(cè)試效率，生成多樣化的測(cè)試數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)在產(chǎn)品開發(fā)階段進(jìn)行更加高效的驗(yàn)證與優(yōu)化。

本文將深入探討生成式人工智能在商用車輔助駕駛系統(tǒng)中的核心應(yīng)用，并分析其在提升系統(tǒng)性能、應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景挑戰(zhàn)、優(yōu)化決策過程等方面的潛力。隨著商用車行業(yè)對(duì)安全性、智能化與自動(dòng)化的不斷追求，生成式AI無疑將在未來的汽車技術(shù)發(fā)展中占據(jù)重要地位，為商用車的智能化升級(jí)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

1生成式AI助力商用車數(shù)據(jù)標(biāo)注

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是商用車輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）研發(fā)的基石8。ADAS系統(tǒng)的性能直接取決于其訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量，尤其在復(fù)雜駕駛場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)的多樣性和標(biāo)注的一致性至關(guān)重要。但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注方法面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其在成本、效率以及準(zhǔn)確性方面。傳統(tǒng)方法通常需要大量的人工干預(yù)，特別是在涉及復(fù)雜、稀有或長(zhǎng)尾場(chǎng)景時(shí)，數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注過程更為繁瑣且成本高昂。這不僅增加了研發(fā)成本，也影響了數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注的一致性，從而對(duì)系統(tǒng)的最終表現(xiàn)產(chǎn)生不利影響。因此，如何在保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，降低采集和標(biāo)注的成本，提高效率，成為商用車輔助駕駛系統(tǒng)研發(fā)中的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。

GAI的快速發(fā)展為這一問題提供了有效的解決方案。生成式AI是一種能夠生成新數(shù)據(jù)并模擬現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景的技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)和生成模型，能夠在沒有完全依賴真實(shí)數(shù)據(jù)的情況下，生成多樣化、高質(zhì)量的虛擬數(shù)據(jù)。這一技術(shù)能夠有效解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注過程中所面臨的高成本、低效率和標(biāo)注不一致等問題，為商用車輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)注入了新的活力。

首先，生成式AI可以通過虛擬場(chǎng)景生成技術(shù)，為ADAS系統(tǒng)提供多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)[。GAI能夠模擬不同的道路類型、天氣條件、交通流量等多種駕駛環(huán)境，生成各種復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的虛擬駕駛場(chǎng)景。這些虛擬場(chǎng)景不僅能夠覆蓋現(xiàn)實(shí)中較為罕見的駕駛情境，還能夠擴(kuò)展系統(tǒng)的適應(yīng)范圍，尤其在長(zhǎng)尾場(chǎng)景的測(cè)試和訓(xùn)練中發(fā)揮重要作用。傳統(tǒng)方法通常依賴實(shí)際的駕駛數(shù)據(jù)，尤其在復(fù)雜道路或特殊天氣條件下，數(shù)據(jù)采集非常困難且成本高昂。而GAI能夠在虛擬環(huán)境中生成這些場(chǎng)景，從而有效補(bǔ)充真實(shí)數(shù)據(jù)的不足。更重要的是，虛擬場(chǎng)景的生成不受時(shí)間和空間的限制，可以隨時(shí)進(jìn)行，極大提高了數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋面，進(jìn)而提升ADAS系統(tǒng)的智能化水平。

其次，生成式AI還在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)[10]。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程中，尤其是對(duì)于傳感器采集的數(shù)據(jù)（如攝像頭、激光雷達(dá)等），數(shù)據(jù)標(biāo)注通常需要大量的人工干預(yù)和專業(yè)知識(shí)。標(biāo)注人員需要根據(jù)每一幀圖像或傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的標(biāo)注，這不僅是一個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的過程，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致標(biāo)注的準(zhǔn)確性不一致。生成式AI的引入，使得這一過程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。如圖1所示，GAI能夠根據(jù)生成的多模態(tài)數(shù)據(jù)，如攝像頭圖像、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)等，為每一幀圖像自動(dòng)生成精確的標(biāo)簽，并對(duì)不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性標(biāo)注。這不僅極大地降低了人工成本，還提高了標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。自動(dòng)化標(biāo)注的實(shí)現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過程更加高效且可靠，進(jìn)一步提升了商用車輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)效率。

此外，生成式AI還可以通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)的多樣性進(jìn)一步優(yōu)化ADAS系統(tǒng)的性能。由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集受限于真實(shí)世界的局限性，很多復(fù)雜和極端的駕駛場(chǎng)景很難通過常規(guī)手段收集到。通過生成式AI，研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以模擬出更多具有挑戰(zhàn)性的駕駛情境，例如突發(fā)的惡劣天氣、復(fù)雜的交通流量或不常見的道路狀況，這些數(shù)據(jù)能夠用于測(cè)試和驗(yàn)證系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)能力。通過對(duì)這些虛擬數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，ADAS系統(tǒng)可以更好地識(shí)別并應(yīng)對(duì)不常見的道路情況和極端駕駛環(huán)境，從而提高駕駛安全性和穩(wěn)定性。

2生成式AI用于商用車決策規(guī)劃

商用車輔助駕駛系統(tǒng)的決策規(guī)劃模塊在復(fù)雜的交通環(huán)境中起著至關(guān)重要的作用，尤其在動(dòng)態(tài)、多變的交通場(chǎng)景下，如何做出準(zhǔn)確且及時(shí)的決策，直接關(guān)系到駕駛的安全與效率。傳統(tǒng)的決策規(guī)劃系統(tǒng)雖然在常規(guī)場(chǎng)景中能夠較好地執(zhí)行任務(wù)，但在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境、極端天氣或長(zhǎng)尾場(chǎng)景時(shí)，往往表現(xiàn)出較低的適應(yīng)性和靈活性。GAI的引入，為這一難題提供了有效的解決方案。通過深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，GAI顯著增強(qiáng)了商用車輔助駕駛系統(tǒng)的決策能力和安全性。

生成式AI能夠通過融合攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等多種傳感器數(shù)據(jù)，生成更加全面且準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解[]。如圖2所示，通過對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的深度分析，GAI能夠幫助決策規(guī)劃模塊生成最優(yōu)的路徑規(guī)劃和避險(xiǎn)決策。這不僅提升了車輛在常規(guī)場(chǎng)景中的行駛效率，還增強(qiáng)了系統(tǒng)應(yīng)對(duì)復(fù)雜情境的能力。例如，在極端天氣條件（如暴雨、霧霾）或特殊道路環(huán)境（如道路施工、交通擁堵）下，GAI可以通過模擬生成虛擬場(chǎng)景，補(bǔ)充真實(shí)數(shù)據(jù)的不足，并迅速調(diào)整決策策略，確保駕駛的安全與平穩(wěn)運(yùn)行。尤其是在長(zhǎng)尾場(chǎng)景中，GAI展現(xiàn)了強(qiáng)大的泛化能力，能夠有效預(yù)測(cè)并處理那些不常見但有潛在危險(xiǎn)的交通情境，從而提高了系統(tǒng)的魯棒性。

此外，生成式AI還在決策的可解釋性方面發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)的輔助駕駛系統(tǒng)往往依賴黑箱算法，使得系統(tǒng)的決策過程缺乏透明度，駕駛員難以理解系統(tǒng)的行為和決策依據(jù)。GAI結(jié)合自然語言處理技術(shù)，能夠?yàn)槊恳淮螞Q策生成清晰、易懂的文本描述。例如，在面臨復(fù)雜的決策情境時(shí)，GAI不僅能夠執(zhí)行相應(yīng)的操作（如自動(dòng)剎車、變道等），還會(huì)實(shí)時(shí)生成決策的理由和解釋，使駕駛員能夠更好地理解系統(tǒng)的行為。這種可解釋性的增強(qiáng)，不僅提高了用戶對(duì)系統(tǒng)的信任度，還能有效減輕駕駛員的心理負(fù)擔(dān)，提升人車交互的友好性。

3生成式AI輔助人機(jī)協(xié)同 共駕

商用車的駕駛?cè)蝿?wù)通常是駕駛員與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之間的協(xié)同操作，尤其是在共駕模式下，二者需要無縫配合，以確保行車的安全與效率。在這一模式中，駕駛員的行為、狀態(tài)以及自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的反應(yīng)都必須保持高度的協(xié)調(diào)。GAI的引入，為這一協(xié)同操作提供了新的技術(shù)支撐，特別是在駕駛行為預(yù)測(cè)、人機(jī)交互和實(shí)時(shí)反饋等方面，極大地提升了系統(tǒng)的智能化和駕駛員的操作體驗(yàn)。

首先，GAI通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以分析并預(yù)測(cè)駕駛員的操作習(xí)慣和實(shí)時(shí)狀態(tài)，進(jìn)而生成個(gè)性化的輔助策略[12]。通過對(duì)駕駛員駕駛風(fēng)格、習(xí)慣和生理狀態(tài)（如疲勞、注意力不集中等）的持續(xù)監(jiān)控，GAI能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整輔助駕駛策略。例如，在檢測(cè)到駕駛員的注意力不集中或反應(yīng)遲鈍時(shí)，系統(tǒng)可以通過自動(dòng)介入或接管車輛的控制權(quán)，避免可能發(fā)生的危險(xiǎn)。這種個(gè)性化的輔助策略不僅能夠提高駕駛員的安全性，還能讓系統(tǒng)根據(jù)駕駛員的需求進(jìn)行靈活調(diào)整，使得人車協(xié)作更加和諧。

此外，GAI結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自然語言生成技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了人機(jī)交互的實(shí)時(shí)性和直觀性。如圖3所示，通過實(shí)時(shí)分析駕駛員的操作和交通環(huán)境，GAI能夠?yàn)轳{駛員提供及時(shí)的操作建議和交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。例如，系統(tǒng)可以在發(fā)現(xiàn)前方交通堵塞時(shí)，提前通過語音或視覺反饋提醒駕駛員減速或選擇替代路線。同時(shí)，GAI也能夠通過語音交互提供操作建議，如“前方路況不佳，請(qǐng)注意保持車距”或“建議進(jìn)入旁邊車道避開障礙物”，讓駕駛員能夠更快速地做出反應(yīng)。與傳統(tǒng)的駕駛輔助系統(tǒng)不同，GAI能夠根據(jù)具體情況，實(shí)時(shí)生成自然語言的反饋，使得駕駛員能夠更直觀地理解系統(tǒng)的意圖，提高了駕駛員與系統(tǒng)之間的協(xié)作效率。

這種基于生成式AI的實(shí)時(shí)語音與視覺反饋，不僅提高了人機(jī)協(xié)同的效率，還有效減輕了駕駛員的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，特別是在復(fù)雜或高風(fēng)險(xiǎn)的駕駛情境下，駕駛員可以通過語音和視覺提示及時(shí)了解交通狀況、系統(tǒng)決策或車輛狀態(tài)變化，從而快速調(diào)整駕駛行為。這種實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，使得商用車的駕駛體驗(yàn)更加流暢、安全，同時(shí)也提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可靠性和應(yīng)急反應(yīng)能力。

4生成式AI加速商用車測(cè)試

商用車輔助駕駛系統(tǒng)的測(cè)試需要覆蓋極其廣泛的場(chǎng)景，以確保系統(tǒng)在各種道路條件、交通環(huán)境和極端工況下的表現(xiàn)。但傳統(tǒng)的測(cè)試方法往往需要大量的時(shí)間、資源和高昂的成本，尤其是在面對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)景時(shí)，模擬和測(cè)試的難度更大。GAI通過場(chǎng)景生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，為商用車輔助駕駛系統(tǒng)的測(cè)試過程提供了全新的思路，顯著提升了測(cè)試效率和覆蓋率。

首先，生成式AI能夠生成高保真的虛擬測(cè)試場(chǎng)景，這些場(chǎng)景涵蓋了各種極端工況和罕見情境，極大地拓展了測(cè)試的范圍。傳統(tǒng)的測(cè)試方法通常依賴實(shí)際的駕駛數(shù)據(jù)或在特定條件下的模擬環(huán)境，這樣不僅受到物理環(huán)境和時(shí)間的限制，而且難以全面覆蓋所有可能的極端工況。GAI通過生成虛擬場(chǎng)景，可以模擬不同的天氣條件、復(fù)雜的道路狀況、交通事故等情境，從而補(bǔ)充實(shí)際數(shù)據(jù)中無法涵蓋的場(chǎng)景。這些虛擬場(chǎng)景能夠高保真地還原復(fù)雜的駕駛環(huán)境，包括夜間駕駛、惡劣天氣、路面不平等極端情況，極大提高了測(cè)試的覆蓋率和全面性。這不僅提升了商用車輔助駕駛系統(tǒng)在各種場(chǎng)景中的適應(yīng)能力，也為系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性提供了更為全面的驗(yàn)證。

其次，生成式AI在自動(dòng)化測(cè)試優(yōu)化方面也發(fā)揮了重要作用。如圖4所示，通過基于生成的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，GAI能夠快速評(píng)估商用車輔助駕駛系統(tǒng)的性能，并提供實(shí)時(shí)反饋。傳統(tǒng)的測(cè)試過程通常依賴人工測(cè)試人員進(jìn)行逐項(xiàng)驗(yàn)證，耗時(shí)且容易受到人為因素的影響。GAI可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行大量場(chǎng)景的快速模擬和自動(dòng)化測(cè)試，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)結(jié)果自動(dòng)調(diào)整，評(píng)估不同情況下的響應(yīng)速度、決策準(zhǔn)確性以及安全性等關(guān)鍵指標(biāo)。這不僅大幅度提高了測(cè)試效率，也減少了人工干預(yù)的需求，使得測(cè)試過程更加高效和客觀。

此外，GAI還能夠?yàn)闇y(cè)試策略的優(yōu)化提供支持[13]。在傳統(tǒng)測(cè)試中，由于場(chǎng)景的局限性，測(cè)試人員可能難以發(fā)掘潛在的系統(tǒng)漏洞和問題，而生成式AI可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式，基于已有的場(chǎng)景生成新的、更加多樣化的測(cè)試數(shù)據(jù)，幫助研發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)一些難以預(yù)料的系統(tǒng)漏洞或潛在問題。這種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)能夠幫助測(cè)試人員全面評(píng)估系統(tǒng)的表現(xiàn)，并針對(duì)不同的駕駛場(chǎng)景調(diào)整測(cè)試策略，確保商用車輔助駕駛系統(tǒng)在各種環(huán)境下都能達(dá)到最佳性能。

5總結(jié)

GAI為商用車輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注、增強(qiáng)決策規(guī)劃、提升人機(jī)協(xié)同效率及加速測(cè)試流程，GAI正在重塑商用車行業(yè)的技術(shù)格局。未來，隨著GAI技術(shù)的進(jìn)一步完善，其在商用車領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。

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