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文檔簡介
十大標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用場景全國汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)新基地(汽車)2025年7月場景一駕駛自動化對環(huán)境感知和行為預(yù)測的數(shù)據(jù)精度與時(shí)效性提出了更高要求。傳統(tǒng)的二維圖像或三維點(diǎn)云單幀標(biāo)注難以應(yīng)對動態(tài)復(fù)雜場景,尤其在多車交互等情況下,缺乏時(shí)間連續(xù)性限制了對目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的理解。隨著多傳感器融合技術(shù)的發(fā)展,基于時(shí)間序列的四維(4D)數(shù)據(jù)日益受到關(guān)注。4D數(shù)據(jù)不僅包含空司位置信息,還提供目標(biāo)隨時(shí)間變化的動態(tài)特征,有助于更全面地建模軌跡、速度與交互行為。然而,當(dāng)前大規(guī)模數(shù)據(jù)標(biāo)注仍主要依賴人工,特別是在軌跡擬合和多幀關(guān)聯(lián)方面,存在效率低、一致性差、成本高等問題,嚴(yán)重制約了數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型迭代速度。因此,實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的4D數(shù)據(jù)自動標(biāo)注,已成為駕駛自動化領(lǐng)域亟待攻克的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。多幀目標(biāo)檢測多幀目標(biāo)檢測多帳數(shù)據(jù)融合目標(biāo)檢洲語義分割輔助描失多目標(biāo)關(guān)聯(lián)跟蹤運(yùn)動預(yù)測單元ID分配和(蔬精良治責(zé)制e物體中心自動標(biāo)注登物8L齡態(tài)物體自動標(biāo)注群窗村四FMtoa形Gn通過引入時(shí)序感知技術(shù),實(shí)現(xiàn)對連續(xù)多幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中目標(biāo)的穩(wěn)定檢測與跨幀關(guān)聯(lián),從而提升4D數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性與自動化程度。整個(gè)流程包括三個(gè)主要階段:首先通過多幀3D檢測模塊對點(diǎn)云序列進(jìn)行初步物體檢測,得到每幀的檢測框和類別信息;接著利用多物體跟蹤模塊將不同幀的同一物體關(guān)聯(lián)并分配唯一ID,形成軌跡并在跟蹤過程中提取軌跡數(shù)據(jù)作為子模塊;最后通過物體自動標(biāo)注模塊,根據(jù)軌跡運(yùn)動特征區(qū)分靜態(tài)和動態(tài)物體,分別進(jìn)行精細(xì)化邊界框標(biāo)注,最終產(chǎn)出高質(zhì)量的4D物體標(biāo)簽。目前,4D數(shù)據(jù)自動標(biāo)注在駕駛自動化感知系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛,但由于動態(tài)場景和多模態(tài)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,標(biāo)注效率和質(zhì)量仍有待提升。同時(shí),相關(guān)的技術(shù)規(guī)范和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)尚不完善,亟需開展“車用Al數(shù)據(jù)自動標(biāo)注規(guī)范”和“車用AI數(shù)據(jù)通用質(zhì)量評估方法”等標(biāo)準(zhǔn)研究,推動標(biāo)注技術(shù)的規(guī)范化和高效發(fā)展。當(dāng)前,車用AI算法的訓(xùn)練和測試依賴海量交通場景數(shù)據(jù)的支持。然而,數(shù)據(jù)獲取面臨著采集成本高昂、高價(jià)值邊緣場景數(shù)據(jù)稀缺、數(shù)據(jù)合規(guī)及隱私安全問題難以克服等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的圖形學(xué)建模方法雖然在三維交通場景合成方面進(jìn)行了多年探索,但仍存在建模場景一致性較差、更新時(shí)效性低、難以復(fù)現(xiàn)復(fù)雜交通參與者的行為等諸多不足。隨著以神經(jīng)輻射場和三維高斯濺射為代表的神經(jīng)渲染技術(shù)的出現(xiàn),可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式實(shí)現(xiàn)三維交通場景重建與渲染,加速駕駛自動化的研發(fā)和測試流程,但也使得傳統(tǒng)的駕駛場景評測方案不再適用,亟需制定針對基于神經(jīng)渲染的三維場景重建與環(huán)境仿真質(zhì)量評價(jià)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。真實(shí)斷量的三理要建,編懼與物真治她圖 *利用神經(jīng)渲染技術(shù),結(jié)合圖像、點(diǎn)云等多模態(tài)數(shù)據(jù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合和光柵化渲染學(xué)習(xí)三維特征,高效重建三維場景并合成數(shù)據(jù)。神經(jīng)輻射場利用多視角圖像學(xué)習(xí)場景的顏色和密度分布,通過位置編碼增強(qiáng)高頻細(xì)節(jié)學(xué)習(xí),形成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后渲染生成高質(zhì)量場景。三維高斯濺射則通過高斯橢球建模場景幾何和外觀,對點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理后訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)高效實(shí)時(shí)的動態(tài)場景渲染。兩者結(jié)合,構(gòu)建完整的三維場景重建與數(shù)據(jù)合成技術(shù)體系,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到場景重建的高效流程,服務(wù)于駕駛自動化仿真測試。當(dāng)前,基于神經(jīng)渲染的三維場景重建與渲染的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)尚有缺失,亟需開展“車用Al三維場景重建數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注方法及要求”“車用AI三維場景重建與渲染質(zhì)量評價(jià)方法及要求”等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研究,旨在規(guī)范三維場景重建與渲染流程,促進(jìn)企業(yè)推進(jìn)AI驅(qū)動場景測試的研發(fā)與應(yīng)用。交通安全性阻礙駕駛自動化技術(shù)的應(yīng)用,駕駛自動化算法高度依賴海量標(biāo)注數(shù)據(jù)。當(dāng)前數(shù)據(jù)獲取方法成本昂貴,消耗大量人力物力,且場景覆蓋不足,難以捕獲邊緣場景(如極端天氣、突發(fā)事故),導(dǎo)致算法存在安全盲區(qū)(近年來多起事故均源對于未涵蓋場景的感知失效)。此外,目前駕駛自動化車輛的驗(yàn)證體系依賴收集的標(biāo)是一種利用人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的方法,在駕駛自動化領(lǐng)域,AIGC可以用來生成高度逼真的駕駛場景,為駕駛自動化系統(tǒng)的開發(fā)和測試提供了重要的支持。m入AIGC技術(shù)可生成高度逼真的駕駛場景,涵蓋多種路況、天氣和車輛類型,助力駕駛自動化系統(tǒng)學(xué)習(xí)與適應(yīng)。相比現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)覆蓋有限,AIGC可以根據(jù)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展和創(chuàng)新,生成各種各樣的場景,包括一些罕見或極端的邊緣場景情況,如惡劣天氣,車輛緊急變道等。這些數(shù)據(jù)能夠補(bǔ)充當(dāng)前訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏分布之外的情況,提升駕駛自動化算法的感知能力或規(guī)劃能力。同時(shí),邊緣場景能夠組成邊緣場景測試庫,為駕駛自動化車輛在上路之前提供全面的安全測試。AIGC數(shù)據(jù)雖具備生成真實(shí)多樣駕駛場景的潛力,但當(dāng)前缺乏統(tǒng)一規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)支撐,尤其在合法合規(guī)性與場景定義方面仍存空白?,F(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)仍缺乏對AIGC合成數(shù)據(jù)及場景的明確定義,為保障其在駕駛自動化中的安全應(yīng)用,亟需開展AIGC數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的標(biāo)準(zhǔn)化研究。當(dāng)前,面向消費(fèi)者量產(chǎn)的L2級以下駕駛自動化事故頻發(fā),高速公路上未識別錐桶及養(yǎng)護(hù)車發(fā)生碰撞、城市道路上未識別道路清掃車發(fā)生碰撞、將冬天汽車尾氣誤識別為障礙物導(dǎo)致車輛急剎等情況時(shí)有發(fā)生,由于駕駛自動化產(chǎn)品產(chǎn)生的弱點(diǎn)問題成為消費(fèi)者選車的最大顧慮。多起駕駛自動化事故表明,駕駛自動化算法模型的魯棒性問題是影響駕駛自動化安全的主要因素。隨著BEV+Transformer模型的出現(xiàn),駕駛自動化算法模型逐漸向端到端方向發(fā)展,算法模型的可解釋性降低,算法模型殘余風(fēng)險(xiǎn)無法通過推導(dǎo)得到,傳統(tǒng)評價(jià)體系已不再適用,亟需制定針對駕駛自動化模型安全的測試評價(jià)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。開數(shù)連療延比共同阻成試場聯(lián)。測試用例生成通過構(gòu)建對抗場景庫進(jìn)行駕駛自動化模型安全性測試,基于真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)依據(jù)ODD基礎(chǔ)元素進(jìn)行感知失效原因分析,形成AI對抗影響因素表?;趯箼C(jī)器學(xué)習(xí)方法針對現(xiàn)有感知模型進(jìn)行攻擊實(shí)驗(yàn),形成感知對抗場景元素?;谑鼍暗膮?shù)空間與對抗場景元素參數(shù)進(jìn)行場景復(fù)現(xiàn),形成AI對抗場景測試用例?;贠penSCENARIO進(jìn)行場景泛化及篩選,形成AI對抗樣本場景庫?;贏I對抗樣本場景庫開展車用AI系統(tǒng)多維度評價(jià)方法研究,構(gòu)建實(shí)車實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)物并進(jìn)行實(shí)車AI系統(tǒng)測試實(shí)驗(yàn),根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評價(jià)方法迭代。當(dāng)前,Al技術(shù)的弱點(diǎn)和缺陷是影響駕駛自動化安全的主要因素,同時(shí),車用Al安全測試評價(jià)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)也存在缺失情況,亟需開展“車用Al安全試驗(yàn)方法及要求”“車用Al安全評估測試設(shè)備測試目標(biāo)物要求”等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研究,旨在提升AI模型安全性,促進(jìn)企業(yè)端到端系統(tǒng)研發(fā)落地應(yīng)用。當(dāng)前,智能座艙和端到端系統(tǒng)進(jìn)入到大模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動時(shí)代,對算力的需求達(dá)到數(shù)百PFLOPS,建設(shè)基于公共云的算力租賃和數(shù)據(jù)閉環(huán)服務(wù),有望提升算力利用率,提供模型訓(xùn)練所需的智算資源,支撐智能座艙和駕駛自動化等車用AI應(yīng)用。然而,汽車企業(yè)、Tier1、大模型能力提供方、智能座艙和駕駛自動化應(yīng)用提供方等在協(xié)作開展項(xiàng)目建設(shè)時(shí),因尚未有統(tǒng)一的車云協(xié)同部署架構(gòu)、算力資源協(xié)同方案和能力要求做參考,存在系統(tǒng)對接效率車云數(shù)據(jù)服務(wù)車云數(shù)據(jù)服務(wù)云端汽車大模型異構(gòu)AI芯片無擁塞融合網(wǎng)絡(luò)高性能文件存儲車用智算集群車云資源協(xié)同車用人工智能平臺基于云平臺構(gòu)建超大規(guī)模智算集群,支持異構(gòu)AI芯片、無擁塞高性能融合網(wǎng)絡(luò)和高性能文件存儲技術(shù),提供容器化和服務(wù)化服務(wù),在數(shù)據(jù)自動標(biāo)注、多模態(tài)檢索和合成數(shù)據(jù)等方面采用汽車行業(yè)大模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效云上數(shù)據(jù)閉環(huán),包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、仿真評測等。平臺采用車云協(xié)同的部署方式,車端負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理,云端承擔(dān)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和復(fù)雜訓(xùn)練任務(wù),為汽車用戶提供智能決策,支撐相關(guān)方協(xié)作開展計(jì)算資源協(xié)同、多模態(tài)數(shù)據(jù)生成、多意圖識別與響應(yīng)、車用智能體等能力建設(shè)。當(dāng)前,車用人工智能平臺采用車云協(xié)同架構(gòu)進(jìn)行算力調(diào)度和數(shù)據(jù)應(yīng)用已成為趨勢,但在車端和云端的算力資源如何協(xié)同等方面缺乏標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo),亟需開展“車用人工智能平供商等各方開展高效協(xié)作,增強(qiáng)智能座艙和駕駛自動化系統(tǒng)的車云協(xié)同效果和規(guī)?;瘧?yīng)用。當(dāng)前,駕駛自動化是汽車產(chǎn)業(yè)重要發(fā)展方向,車輛的駕駛自動化是感知、規(guī)劃和控制三者之間相互協(xié)作的結(jié)果,其中感知是駕駛自動化系統(tǒng)中的首要任務(wù),它涉及到從車輛周圍環(huán)境中獲取和理解信息。以往依賴固定規(guī)則算法,無論是單傳感器還是多傳感器融合都存在一定的缺陷,僅能識別預(yù)設(shè)形狀的目標(biāo),無法應(yīng)對視角變化、遮擋或非標(biāo)準(zhǔn)物體??鐐鞲衅鲿r(shí)間同步依賴硬件時(shí)鐘校準(zhǔn),一旦出現(xiàn)納秒級延遲會導(dǎo)致障礙物位置偏移,引發(fā)碰撞風(fēng)險(xiǎn)?;谛路妒今{駛自動化大模型,通過優(yōu)化算法架構(gòu)、提升數(shù)據(jù)利用效率,推動感感知能力感知能力基于規(guī)則為智能駕駛感知提供先驗(yàn)知識和初始設(shè)定B九繼用)如府AI技術(shù)賦能智能駕駛感知,提高泛化和融合能力土單通過將基于新范式駕駛自動化大模型應(yīng)用到感知領(lǐng)域,不僅提高了駕駛自動化系統(tǒng)的智能化程度,也增強(qiáng)了駕駛自動化系統(tǒng)的魯棒性。新范式駕駛自動化大模型可以并行處理數(shù)據(jù)從而能夠快速識別和分析圖像信息,進(jìn)而提高駕駛自動化系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率,為系統(tǒng)提供更加準(zhǔn)確和豐富的圖像數(shù)據(jù)。通過動態(tài)對比度增強(qiáng)改善逆光、陰影場景。點(diǎn)云補(bǔ)全算法可優(yōu)化稀疏點(diǎn)云場景。通過遷移學(xué)習(xí)提升雜波過濾能力,提高感知場景的泛化性,具有不規(guī)則的交通參與者識別能力,提高駕駛自動化系統(tǒng)在惡劣天氣下,尤其傳感器被遮擋或者相似情況下的魯棒性。當(dāng)前,新范式駕駛自動化大模型已經(jīng)全面深入感知領(lǐng)域,隨著車端和云端算力的提升以及數(shù)據(jù)的規(guī)?;鲩L,駕駛自動化感知的精度和準(zhǔn)確度在不斷提升,針對新范式駕駛自動化大模型的評價(jià)體系缺失,亟需開展針對新范式駕駛自動化大模型感知準(zhǔn)確度與精度的標(biāo)準(zhǔn)化研究。常見的交通沖突區(qū)域,如十字路口、匝道合流等復(fù)雜場景,普遍伴隨著高動態(tài)性和高交通密度,成為交通事故的高發(fā)地帶。這些區(qū)域的交通參與者行為高度不確定,對駕駛自動化系統(tǒng)在安全性與通行效率方面提出了更高要求。事故的發(fā)生往往與不合理的交通決策密切相關(guān),例如突然加減速、頻繁變道等,這些行為不僅干擾了周圍車輛的正常行駛,也顯著增加了碰撞風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)駕駛自動化決策方法通常依賴人工設(shè)定的規(guī)則,在常規(guī)環(huán)境中表現(xiàn)良好,例如根據(jù)預(yù)設(shè)策略在合適時(shí)機(jī)進(jìn)行換道、減速等為多樣且變化突發(fā)的復(fù)雜場景?;诙嘀黧w協(xié)同博弈的駕駛自動化決策系統(tǒng)架構(gòu)通過應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),駕駛自動化系統(tǒng)能夠從大量歷史軌跡、傳感器感知數(shù)據(jù)中提取高維狀態(tài)特征,構(gòu)建多主體協(xié)同博弈的決策模型。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架中,駕駛策略被建模為狀態(tài)-動作的最優(yōu)映射,系統(tǒng)通過與復(fù)雜環(huán)境的交互不斷優(yōu)化環(huán)境中挖掘潛在行為模式,從而實(shí)現(xiàn)最大化長期獎勵回報(bào)。模仿學(xué)習(xí)則依賴專家駕駛數(shù)據(jù),通過行為克隆或逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式,對人類駕駛策略進(jìn)行擬合,實(shí)現(xiàn)對多種復(fù)雜交通情境的泛化學(xué)習(xí),具備更強(qiáng)的決策魯棒性與環(huán)境理解能力。當(dāng)前,決策系統(tǒng)的建模設(shè)計(jì)缺乏統(tǒng)一規(guī)范,其在任務(wù)分解、狀態(tài)空間建模、行為定義AI安全決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)指南”等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研究,將是推動駕駛自動化行為決策系統(tǒng)走向安全規(guī)?;渴鸬年P(guān)鍵一步?;谏疃葘W(xué)習(xí)的端到端駕駛模型測試與評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)雖具有分工清晰、便于調(diào)試的優(yōu)勢,但在模塊鏈路中存在誤差累積與響應(yīng)延遲,難以適應(yīng)動態(tài)復(fù)雜場景。近年來,端到端架構(gòu)逐漸興起,基于深度學(xué)習(xí)模型將多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)直接映射至控制命令或駕駛軌跡,弱化感知、預(yù)到端系統(tǒng),展現(xiàn)出在城市、高速等典型場景下的魯棒性與用戶體驗(yàn)提升。然而,端到端模型在可控性、驗(yàn)證性及可解釋性方面仍面臨挑戰(zhàn),特別是在復(fù)雜場景下缺乏Vision-Linguuge-Acti模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練范式:監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等端到端自動駕駛模型.反饋優(yōu)化,迭代提升多目攝像頭數(shù)據(jù)十+十模型評估端到端模型通過統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)整合環(huán)境感知、路徑規(guī)劃與控制決策。相驗(yàn)證;結(jié)合自然擾動與對抗擾動評估魯棒性,并引入注意力可視化和特征追蹤機(jī)制配性與行業(yè)透明度,推動端到端架構(gòu)從算法原型邁向大規(guī)模應(yīng)用落地。隨著深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域取得突破,人工智能迎來新發(fā)展浪潮,多種架構(gòu)迭代,眾多產(chǎn)品涌現(xiàn)。在此背景下,智能網(wǎng)聯(lián)汽車加速發(fā)展,人工智能在座艙的應(yīng)用重構(gòu)交互體驗(yàn),智能交互成研究熱點(diǎn)。當(dāng)前智能座艙交互有語音、視覺、多模態(tài)三大方向:語音交互借降噪技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全便捷互動,大幅提高座艙的智能化水平;視覺交互通過圖像捕捉與算法理解需求、優(yōu)化體驗(yàn);多模態(tài)交互融合多種識別方式,以語音多模態(tài)為主流,推動交互體驗(yàn)提升。多模態(tài)織病語音識劇遼餐。天氣,新聞車機(jī)信息娛樂系統(tǒng)端系挽車控其他語音噴留聲音分離交互界街語音技術(shù)服務(wù)應(yīng)用適配出云大模型技術(shù)憑借海量參數(shù)與復(fù)雜架構(gòu),擁有強(qiáng)大的文本生成和上下文連貫?zāi)芰Γ诙囗?xiàng)任務(wù)上展現(xiàn)出類人智能水平。大模型技術(shù)應(yīng)用于座艙交互時(shí),可提升多維度體驗(yàn),語音交互提高識別準(zhǔn)確率、視覺交互優(yōu)化場景理解、多模態(tài)交互結(jié)合多源數(shù)據(jù),精智能座艙成汽車工業(yè)差異化競爭焦點(diǎn),多模態(tài)交互與AR/VR技術(shù)構(gòu)建出了新的綜合服務(wù)平臺。當(dāng)前,智能座艙存在著復(fù)雜環(huán)境下識別率受限、語義理解不足、情感性和自然度欠缺,亟需開展“智能座艙人工智能應(yīng)用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型性能要求”相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)研究,推動智能座艙向人性化發(fā)展,優(yōu)化功能響應(yīng)、深化人機(jī)連接。隨著汽車智能化的快速發(fā)展,智能底盤作為實(shí)現(xiàn)車輛高效、安全、舒適行駛的關(guān)鍵系統(tǒng),其重要性日益凸顯。電子電氣架構(gòu)的集中化趨勢,使底盤成為汽車電動化與智能化融合的有機(jī)載體。傳統(tǒng)底盤控制方法多基于固定模型和規(guī)則,難以適應(yīng)復(fù)雜多變的行駛工況和車輛狀態(tài)。而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速崛起,為智能底盤控制提供了新的解決方案。通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型,智能底盤能夠?qū)崟r(shí)感知車輛狀態(tài)和行駛環(huán)境,預(yù)測車輛未來動態(tài),從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、高效的控制。因此,亟需開展智能底盤相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)研究以滿足駕駛自動化系統(tǒng)對于執(zhí)行機(jī)構(gòu)高精度、高靈敏度的需求?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)制模整
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