本報訊 (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發展論壇上,清華大學車輛與運載學院院長王建強教授發表題為《智行天下,安駛未來——智能汽車安全技術發展現狀與趨勢》的主題演講,深入剖析智能汽車安全技術的現狀、挑戰及未來方向,提出以認知驅動為核心的技術創新路線,為高等級自動駕駛落地提供新思路。

清華大學車輛與運載學院院長王建強(組委會供圖)
智能汽車安全技術面臨挑戰
現有路線存在局限
王建強指出,我國道路交通場景復雜、事故頻發,提升交通安全已成為國家迫切需求,而智能汽車技術是解決這一問題的關鍵。低等級智能汽車已實現高市場滲透率和大規模應用,但在邁向高等級自動駕駛過程中,復雜長尾場景下的事故時有發生,安全技術仍面臨諸多難題。
他解釋,車輛故障、復雜環境擾動等不可控因素始終存在,需依靠“感知–認知–決策”全鏈路技術體系保障安全。但當前技術仍存局限:特斯拉事故暴露感知系統誤檢問題,Waymo事故反映對潛在風險認知不足,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、復雜場景時的技術短板。
同時,王建強分析了當前主流技術路線的短板。規則驅動通過預設規則實現決策,結構清晰、可解釋性強,但依賴固定規則,難以適應開放場景,無法滿足L4級及以上自動駕駛需求。數據驅動具備自主學習和場景泛化能力,卻存在“黑箱”決策、依賴訓練數據、推理速度慢等問題,在極端場景下安全保障能力不足。
認知驅動成破局關鍵
技術演進指向類人認知
“人類駕駛不依賴海量數據,而是基于知識、經驗和常識判斷。”王建強受此啟發,提出認知驅動作為第三條技術路線。該路線融合規則驅動的可解釋性與數據驅動的學習能力,既讓規則系
統具備進化能力以適應復雜場景,又推動數據系統“去黑箱化”,實現過程透明與結果可信。
認知驅動的核心是對人、車、路系統的深層理解,構建要素特性、相互作用及運行規律的精準建模。其技術架構涵蓋感知、認知、決策三層:感知層融合物理狀態估計與語義理解,提升環境重構可靠性;認知層通過“統一場”建模與深度學習,實現風險趨勢判斷;決策層結合知識圖譜與大模型推理,應對復雜未知場景。
展望未來,王建強認為自動駕駛正從規則驅動、數據驅動向認知驅動演進,核心是構建“類人認知、學習與進化”能力。他提出“三縱三橫”技術架構支撐智能汽車規模化發展,并強調智能汽車安全需通過“類腦認知架構”實現駕駛認知模式躍遷,最終提升自動駕駛系統的自學習、自反思、自適應能力,打造具備人類類腦推理特征、安全可驗證的高等級智能駕駛系統。
(編輯 郭之宸)
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