1、中 国 汽 程 学 会汽智能交通分会智能驾驶书（）成 式 智能?在 动驾 驶中的应中 国 汽 程 学 会汽智能交通分会智能驾驶书（）成 式 智能?在 动驾 驶中的应陆丽俐（中国汽程学会副秘书）?熊 璐（同济学教授）?胡 笳（同济学教授）?岩军（同济学教授）编写委员会主编编 委（按拼排序）主要执笔边有钢（湖南学教授）陈志军（武汉理学教授）?封 硕（清华学副教授）龚思远（安学教授）?铭（湖南学副研究员）何忱远（江苏学教授）?陆秋婧（清华学助理研究员）李国法（重庆学教授）?李昕怡（安学讲师）任秉韬（北京航空航天学副教授）?王浩然（同济学副教授）吴 霞（安学副教授）?许 男（吉林学教授）徐少兵（清华学

2、副教授）?于会（北京理学教授）庄伟超（东南学副教授）余剑何林轩闫博张苏男童凡蒋晨?王豪曾利王忻歆张鸣张聪颖王霞?张洲宇杨贺丁毓琨曾露尹佳凯张舒?冷姚罗鹏冯进培杨松1.1 引?1.2 背景?1.2.1 汽和动驾驶技术的发展?1.2.2 动驾驶技术临的挑战和限制?1.2.3 智能的发展和模型的爆发?1.2.4 GAI 有望带动新轮技术创新周期录Contents1?1?1?3?5?6第1章引与背景第2章研究现状分析2.1 动驾驶的发展需求?2.1.1 拟化的动驾驶?2.1.2 个性化的动驾驶?2.1.3 可进化的动驾驶?2.2 GAI 技术概述?2.2.1 GAI 发展简述?2.2.2 GAI 的技

3、术特性 1：可解释性?2.2.3 GAI 的技术特性 2：泛化性?2.2.4 GAI 的技术特性 3：学习性?2.3 GAI 与动驾驶的关联度分析8?8?9?10?11?14?18?19?20?213.3 决策规划?3.3.1 向 GAI 的决策规划整体概述?3.3.2 向般场景的决策规划学习性的研究?3.3.3 向般场景的决策规划可解释性研究?3.3.4 向尾场景的决策规划泛化性研究?3.3.5 GAI 赋能决策规划系统的产品案例分析?3.4 机共驾?3.4.1 强化学习在驾驶决策中的应?3.4.2 基于强化学习的智能机共融应3.2 认知强化?3.2.1 GAI 可增强未知、开放标的驾驶场景

4、瞰感知?3.2.2 GAI 可适配短时空尺度的具级驾驶场景理解3.1 数据平台?3.1.1 向动驾驶的 GAI 底层数据形式与标准化?3.1.2 GAI 可助规模驾驶场景动标注与数据挖掘?3.1.3 针对多源数据底层的统输编码维度分析?3.1.4 针对多样化下游任务的数据平台接与微调法41?41?46?50?50?58?61?65?68?74?75?78?82?82?85?88?903.5 智能底盘?3.5.1 底盘数字孪?3.5.2 全命周期质量管理?3.5.3 全地形识别与轮地接触状态感知?3.5.4 底盘体化控制27?27?29?35?38第3章技术与应趋势研判3.6 动驾驶测试?3.6

5、.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 成特性的动驾驶测试环境泛化与成?3.7 联通信?3.7.1 联毫波通信技术临的挑战?3.7.2 联毫波通信感知体化系统设计及挑战?3.7.3 GAI 在联毫波通信的应?3.7.4 GAI 在联毫波通信感知体化的应?3.8 特种环境?3.8.1 井矿智能定位法?3.8.2 井矿三维决策法?3.8.3 GAI 加强露天矿场景成真实度?3.8.4 GAI 助露天矿拟化综合调度?3.9 特种辆?3.9.1 基于 GAI 辆造型设计?3.9.2 基于 GAI

6、的特种辆环境理解?3.9.3 GAI 认知强化的特种辆多协同对抗?3.9.4 基于 GAI 泛化的特种辆测试与评估93?94?96?98?114?115?116?118?121?124?124?127?129?132?136?136?138?140?1414.1 观点总结?4.2 发展建议144?145第4章总结与建议参考献1第第 1 1 章章 引言与背景引言与背景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