生成式人工智能对商用车辅助驾驶的影响分析

摘要：随着自动驾驶技术的快速演进，上海洋山港智能重卡快速物流已率先进入商业化运营的关键阶段。生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)技术在商用车辅助驾驶系统中的应用，正推动商用车行业向更高智能化水平迈进。本文从数据标注、决策规划、人机协同共驾及测试优化等维度，探讨了生成式AI的核心作用及其对商用车自动驾驶技术的深远影响。通过整合生成式AI技术，商用车辅助驾驶系统在数据利用效率、场景适应能力和系统可靠性等方面均实现了显著提升。

关键词：生成式人工智能；商用车；辅助驾驶；决策规划；测试优化

DOI：10.20042/j.cnki.1009-4903.2025.01.012

0 引言

随着全球经济的发展和交通运输需求的不断增长，商用车在现代社会中发挥着举足轻重的作用。商用车不仅是货物和人员流动的主要工具，也是支撑国民经济发展的重要基础设施。商用车的安全性与效率，不仅直接关系到交通运输行业的运行品质，还影响着社会资源的有效利用和环境的可持续发展。随着技术的不断进步，商用车领域已广泛应用各种辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)，以提升驾驶安全性、提高运输效率，并减少交通事故发生率。

ADAS作为现代商用车技术的重要组成部分，通过电子设备与智能算法的结合，辅助驾驶员操控车辆，并提供实时的安全提醒和干预。这些系统能够有效地帮助驾驶员预见并规避潜在的交通事故，尤其在复杂的城市交通和高速公路环境中，其作用尤为显著。近年来，随着ADAS技术的日益成熟，越来越多的商用车企业开始将这一技术广泛应用于其产品中，特别是在自动紧急制动(AEB)、车道偏离预警(LDW)、自适应巡航控制(ACC)等功能上，取得了显著的安全成效。

然而，尽管ADAS系统在提高商用车安全性与效率方面取得了一定的成果，但随着运输任务的复杂性和多样性不断加剧，现有技术仍然面临诸多挑战。特别是在应对长尾场景的能力、数据的利用率以及系统的测试效率等方面，ADAS技术仍有许多亟待解决的问题。长尾场景指的是那些不常见但一旦发生却可能造成严重后果的情境。在复杂的交通环境中，现有的ADAS系统可能无法有效应对这些极端或罕见的驾驶场景，从而影响系统的可靠性和安全性。此外，商用车在日常运行中产生的大量数据，如何高效地利用这些数据进行系统优化和模型训练，也是当前技术面临的一大难题。

为了突破这些瓶颈，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)的迅猛崛起为商用车的辅助驾驶系统带来了新的发展机遇。生成式AI是一种能够通过学习大量数据并生成新的、类似真实数据的算法模型，它不仅能够为ADAS系统生成多样化的训练数据，还可以通过优化决策算法和提升测试效率，进一步提升系统的智能化水平。生成式AI的出现，使得商用车辅助驾驶系统在应对复杂和长尾场景时，能够通过虚拟生成大量不同的驾驶情境，以补充实际数据的不足。通过这种方式，ADAS可以在模拟环境中进行更加全面和高效的训练，从而提高其对各种驾驶场景的适应能力和安全性。

生成式AI将为商用车的辅助驾驶系统带来更多创新功能，例如基于实时数据的决策优化。生成式AI可以根据不同的交通场景、道路条件和天气变化，快速生成并调整最优的驾驶决策，减少人为因素对驾驶行为的影响，从而实现更加精准和安全的驾驶控制。同时，GAI还能够提升系统的测试效率，生成多样化的测试数据，帮助企业在产品开发阶段进行更加高效的验证与优化。

本文将深入探讨生成式人工智能在商用车辅助驾驶系统中的核心应用，并分析其在提升系统性能、应对复杂场景挑战、优化决策过程等方面的潜力。随着商用车行业对安全性、智能化与自动化的不断追求，生成式AI无疑将在未来的汽车技术发展中占据重要地位，为商用车的智能化升级提供强有力的技术支持。

1  生成式AI助力商用车数据标注

高质量的数据是商用车辅助驾驶系统(ADAS)研发的基石。ADAS系统的性能直接取决于其训练所使用的数据质量，尤其在复杂驾驶场景下，数据的多样性和标注的一致性至关重要。但传统的数据采集和标注方法面临诸多挑战，尤其在成本、效率以及准确性方面。传统方法通常需要大量的人工干预，特别是在涉及复杂、稀有或长尾场景时，数据的采集和标注过程更为繁琐且成本高昂。这不仅增加了研发成本，也影响了数据质量和标注的一致性，从而对系统的最终表现产生不利影响。因此，如何在保障数据质量的前提下，降低采集和标注的成本，提高效率，成为商用车辅助驾驶系统研发中的一项关键任务。

GAI的快速发展为这一问题提供了有效的解决方案。生成式AI是一种能够生成新数据并模拟现实世界场景的技术，通过深度学习和生成模型，能够在没有完全依赖真实数据的情况下，生成多样化、高质量的虚拟数据。这一技术能够有效解决传统数据采集和标注过程中所面临的高成本、低效率和标注不一致等问题，为商用车辅助驾驶系统的研发注入了新的活力。

首先，生成式AI可以通过虚拟场景生成技术，为ADAS系统提供多样化的训练数据。GAI能够模拟不同的道路类型、天气条件、交通流量等多种驾驶环境，生成各种复杂且具有挑战性的虚拟驾驶场景。这些虚拟场景不仅能够覆盖现实中较为罕见的驾驶情境，还能够扩展系统的适应范围，尤其在长尾场景的测试和训练中发挥重要作用。传统方法通常依赖实际的驾驶数据，尤其在复杂道路或特殊天气条件下，数据采集非常困难且成本高昂。而GAI能够在虚拟环境中生成这些场景，从而有效补充真实数据的不足。更重要的是，虚拟场景的生成不受时间和空间的限制，可以随时进行，极大提高了数据的多样性和覆盖面，进而提升ADAS系统的智能化水平。

其次，生成式AI还在数据标注方面具有显著的优势。在传统的数据采集过程中，尤其是对于传感器采集的数据(如摄像头、激光雷达等)，数据标注通常需要大量的人工干预和专业知识。标注人员需要根据每一帧图像或传感器数据进行准确的标注，这不仅是一个费时费力的过程，而且容易受到人为因素的影响，导致标注的准确性不一致。生成式AI的引入，使得这一过程实现了自动化。如图1所示，GAI能够根据生成的多模态数据，如摄像头图像、激光雷达点云数据等，为每一帧图像自动生成精确的标签，并对不同传感器的数据进行一致性标注。这不仅极大地降低了人工成本，还提高了标注的准确性和一致性。自动化标注的实现，使得数据集的构建过程更加高效且可靠，进一步提升了商用车辅助驾驶系统的研发效率。

图1   生成式AI在商用车数据标注中的典型应用架构

此外，生成式AI还可以通过增强数据的多样性进一步优化ADAS系统的性能。由于传统数据采集受限于真实世界的局限性，很多复杂和极端的驾驶场景很难通过常规手段收集到。通过生成式AI，研发团队可以模拟出更多具有挑战性的驾驶情境，例如突发的恶劣天气、复杂的交通流量或不常见的道路状况，这些数据能够用于测试和验证系统的应对能力。通过对这些虚拟数据的训练，ADAS系统可以更好地识别并应对不常见的道路情况和极端驾驶环境，从而提高驾驶安全性和稳定性。

2 生成式AI用于商用车决策规划

商用车辅助驾驶系统的决策规划模块在复杂的交通环境中起着至关重要的作用，尤其在动态、多变的交通场景下，如何做出准确且及时的决策，直接关系到驾驶的安全与效率。传统的决策规划系统虽然在常规场景中能够较好地执行任务，但在面对复杂环境、极端天气或长尾场景时，往往表现出较低的适应性和灵活性。GAI的引入，为这一难题提供了有效的解决方案。通过深度学习和多模态数据融合技术，GAI显著增强了商用车辅助驾驶系统的决策能力和安全性。

生成式AI能够通过融合摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器数据，生成更加全面且准确的场景理解。如图2所示，通过对实时环境数据的深度分析，GAI能够帮助决策规划模块生成最优的路径规划和避险决策。这不仅提升了车辆在常规场景中的行驶效率，还增强了系统应对复杂情境的能力。例如，在极端天气条件(如暴雨、雾霾)或特殊道路环境(如道路施工、交通拥堵)下，GAI可以通过模拟生成虚拟场景，补充真实数据的不足，并迅速调整决策策略，确保驾驶的安全与平稳运行。尤其是在长尾场景中，GAI展现了强大的泛化能力，能够有效预测并处理那些不常见但有潜在危险的交通情境，从而提高了系统的鲁棒性。

此外，生成式AI还在决策的可解释性方面发挥了重要作用。传统的辅助驾驶系统往往依赖黑箱算法，使得系统的决策过程缺乏透明度，驾驶员难以理解系统的行为和决策依据。GAI结合自然语言处理技术，能够为每一次决策生成清晰、易懂的文本描述。例如，在面临复杂的决策情境时，GAI不仅能够执行相应的操作(如自动刹车、变道等)，还会实时生成决策的理由和解释，使驾驶员能够更好地理解系统的行为。这种可解释性的增强，不仅提高了用户对系统的信任度，还能有效减轻驾驶员的心理负担，提升人车交互的友好性。

图2   学习型决策规划系统的一般形式

3 生成式AI辅助人机协同共驾

商用车的驾驶任务通常是驾驶员与自动驾驶系统之间的协同操作，尤其是在共驾模式下，二者需要无缝配合，以确保行车的安全与效率。在这一模式中，驾驶员的行为、状态以及自动驾驶系统的反应都必须保持高度的协调。GAI的引入，为这一协同操作提供了新的技术支撑，特别是在驾驶行为预测、人机交互和实时反馈等方面，极大地提升了系统的智能化和驾驶员的操作体验。

首先，GAI通过深度学习技术，可以分析并预测驾驶员的操作习惯和实时状态，进而生成个性化的辅助策略[12]。通过对驾驶员驾驶风格、习惯和生理状态(如疲劳、注意力不集中等)的持续监控，GAI能够实时调整辅助驾驶策略。例如，在检测到驾驶员的注意力不集中或反应迟钝时，系统可以通过自动介入或接管车辆的控制权，避免可能发生的危险。这种个性化的辅助策略不仅能够提高驾驶员的安全性，还能让系统根据驾驶员的需求进行灵活调整，使得人车协作更加和谐。

此外，GAI结合强化学习和自然语言生成技术，进一步增强了人机交互的实时性和直观性。如图3所示，通过实时分析驾驶员的操作和交通环境，GAI能够为驾驶员提供及时的操作建议和交通风险预警。例如，系统可以在发现前方交通堵塞时，提前通过语音或视觉反馈提醒驾驶员减速或选择替代路线。同时，GAI也能够通过语音交互提供操作建议，如“前方路况不佳，请注意保持车距”或“建议进入旁边车道避开障碍物”，让驾驶员能够更快速地做出反应。与传统的驾驶辅助系统不同，GAI能够根据具体情况，实时生成自然语言的反馈，使得驾驶员能够更直观地理解系统的意图，提高了驾驶员与系统之间的协作效率。

这种基于生成式AI的实时语音与视觉反馈，不仅提高了人机协同的效率，还有效减轻了驾驶员的认知负担，特别是在复杂或高风险的驾驶情境下，驾驶员可以通过语音和视觉提示及时了解交通状况、系统决策或车辆状态变化，从而快速调整驾驶行为。这种实时反馈机制，使得商用车的驾驶体验更加流畅、安全，同时也提升了自动驾驶系统的可靠性和应急反应能力。

图3   人类反馈强化学习算法框架图

4 生成式AI加速商用车测试

商用车辅助驾驶系统的测试需要覆盖极其广泛的场景，以确保系统在各种道路条件、交通环境和极端工况下的表现。但传统的测试方法往往需要大量的时间、资源和高昂的成本，尤其是在面对复杂的场景时，模拟和测试的难度更大。GAI通过场景生成和数据增强技术，为商用车辅助驾驶系统的测试过程提供了全新的思路，显著提升了测试效率和覆盖率。

首先，生成式AI能够生成高保真的虚拟测试场景，这些场景涵盖了各种极端工况和罕见情境，极大地拓展了测试的范围。传统的测试方法通常依赖实际的驾驶数据或在特定条件下的模拟环境，这样不仅受到物理环境和时间的限制，而且难以全面覆盖所有可能的极端工况。GAI通过生成虚拟场景，可以模拟不同的天气条件、复杂的道路状况、交通事故等情境，从而补充实际数据中无法涵盖的场景。这些虚拟场景能够高保真地还原复杂的驾驶环境，包括夜间驾驶、恶劣天气、路面不平等极端情况，极大提高了测试的覆盖率和全面性。这不仅提升了商用车辅助驾驶系统在各种场景中的适应能力，也为系统的稳定性和安全性提供了更为全面的验证。

其次，生成式AI在自动化测试优化方面也发挥了重要作用。如图4所示，通过基于生成的数据和场景，GAI能够快速评估商用车辅助驾驶系统的性能，并提供实时反馈。传统的测试过程通常依赖人工测试人员进行逐项验证，耗时且容易受到人为因素的影响。GAI可以在虚拟环境中进行大量场景的快速模拟和自动化测试，系统会根据实时结果自动调整，评估不同情况下的响应速度、决策准确性以及安全性等关键指标。这不仅大幅度提高了测试效率，也减少了人工干预的需求，使得测试过程更加高效和客观。

图4   生成式AI在商用车测试中的应用流程

此外，GAI还能够为测试策略的优化提供支持。在传统测试中，由于场景的局限性，测试人员可能难以发掘潜在的系统漏洞和问题，而生成式AI可以通过数据增强的方式，基于已有的场景生成新的、更加多样化的测试数据，帮助研发团队发现一些难以预料的系统漏洞或潜在问题。这种数据增强技术能够帮助测试人员全面评估系统的表现，并针对不同的驾驶场景调整测试策略，确保商用车辅助驾驶系统在各种环境下都能达到最佳性能。

5 总结

GAI为商用车辅助驾驶系统的研发和应用提供了强有力的技术支撑。通过优化数据标注、增强决策规划、提升人机协同效率及加速测试流程，GAI正在重塑商用车行业的技术格局。未来，随着GAI技术的进一步完善，其在商用车领域的应用前景将更加广阔。

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作者:王燕文  胡  笳  王浩然

一审:杜红武/二审:王作函/三审:于晶

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