開展智駕端到端大模型研發測試筑牢自動駕駛量產安全底座

2026-06-29 09:28:19來源：智慧城市網整理關鍵詞：智能駕駛端到端大模型閱讀量：21881

導讀：開展智能駕駛“端到端”大模型研發與測試。面向公路貨運、園區運輸、短途接駁等不同類型場景，開展智能測評技術研發與驗證，探索建立虛實結合的智能化測試場。

　　近日，交通運輸部、國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、中國國家鐵路集團有限公司印發《“人工智能+交通運輸”典型應用場景創新行動方案》。

　　方案提出，開展智能駕駛“端到端”大模型研發與測試。面向公路貨運、園區運輸、短途接駁等不同類型場景，開展智能測評技術研發與驗證，探索建立虛實結合的智能化測試場。

　　聚焦礦產、集裝箱、糧食等大宗貨物干線運輸場景，開展智能駕駛技術集成應用驗證，推進貨物運輸技術性降本提質增效。

　　伴隨“人工智能+交通運輸”國家戰略落地，智能駕駛端到端多模態大模型已成為行業技術變革核心賽道。傳統模塊化智駕架構存在感知、預測、規劃模塊誤差累積、信息割裂、長尾場景泛化能力不足等痛點，而端到端大模型依托統一多模態表征能力，可直接將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、定位等原始傳感器輸入映射為車輛轉向、加速、制動控制指令，融合視覺語言動作(VLA)認知推理，實現類人化全局駕駛決策，重構自動駕駛技術鏈路。

　　面對端到端大模型的測試挑戰，傳統的“腳本+規則”測試已無法滿足需求，測試體系正朝著“智能化、場景化、閉環化”演進。

　　1.基于大模型與多智能體的“測試智能體”范式

　　引入大語言模型(LLM)和“多智能體(Multi-Agent)”架構，將測試從“靜態用例執行”升級為“動態測試智能體”。通過大模型解析自然語言需求，自動生成測試場景和斷言，并模擬人類測試專家的思維鏈(Chain-of-Thought)進行復雜場景的推理測試。例如，通過多智能體協作，實現需求解析、場景坐標提取、測試矩陣生成和用例實例化的全鏈路自動化，顯著提升測試用例的生成效率和場景覆蓋率。

　　2.基于“世界模型”的虛實結合閉環測試

　　端到端大模型對真實路測的依賴度高且成本大，基于“世界模型”的仿真測試成為核心驗證手段。世界模型能夠根據傳感器輸入和車輛狀態，生成高度逼真的虛擬駕駛環境(如極端天氣、復雜路口、危險近失場景)，為模型提供“開環+閉環”的測試平臺。在閉環測試中，模型在虛擬環境中不斷試錯并接收獎勵反饋，實現“從錯誤中學習”，有效彌補了真實路測長尾場景覆蓋不足的問題，大幅降低測試成本。

　　3.基于大模型評估的“非確定性”測試

　　針對大模型輸出的非確定性，測試評估體系需要引入大模型評估(LLM-as-a-Judge)機制。通過大模型對測試輸出進行語義理解、事實正確性評估和邏輯一致性打分，替代傳統的絕對匹配斷言。同時，結合“人機協同(Human-in-the-Loop)”機制，將測試工程師的專業審核作為模型反饋，形成測試-評估-迭代的閉環，持續優化測試評估標準。

　　智駕端到端大模型的研發測試，正從“人工腳本驅動”向“AI智能體驅動”跨越，從“單一場景驗證”向“虛實結合閉環測試”演進。面對大模型帶來的非確定性和黑盒挑戰，行業需要構建“數據+算力+大模型+仿真”的融合測試體系，通過智能化測試手段持續探索模型的能力邊界，為智能駕駛的安全、可靠、規模化落地提供堅實保障。

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