每當提到“人工智能”（AI），很多人第一反應就是想到它能實現識別圖片、聽懂語音、做出判斷、推薦內容等任務。但在AI領域，還有一個更細致的分類，那便是生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GAI）。生成式人工智能不僅能實現傳統AI的“識別”及“判斷”的功能，更能達成“創(chuàng)造”的需求，它能從已有的數據中學習規(guī)律，并生成新的、類似的數據。

具一個簡單的例子，傳統AI能做到的是學會分辨貓和狗，生成式AI不僅能學會分辨貓和狗，還能“畫”出一只新的貓，或者“合成”一個貓和狗在一起的圖片。它學的是數據背后的結構和模式，并具備“生成”新內容的能力。給它一段文字描述，它就能生成一張圖、一段話，甚至一段語音。生成式AI模型通常有這樣幾個特點。

訓練時使用海量數據，學習數據的分布和潛在結構。

常見的模型類型包括GAN（生成對抗網絡）、VAE（變分自編碼器）、擴散模型（Diffusion Models）以及大語言模型（LLM）等。

它和識別類模型不同，識別模型的目標是“給一個輸入，預測一個標簽或數值”，而生成模型的目標是“生成一個與訓練數據類似但全新的樣本”。

生成式AI其實已經非常廣泛，網絡上充斥著非常多生成式AI產出的內容，很多人會用它來生成圖片、視頻及文字等。生成式AI看起來非常聰明，但它并不是真的像人一樣有創(chuàng)造力。它的“創(chuàng)作”不是憑空創(chuàng)造全新的東西，而是基于已有數據進行“重組”或“模仿”。

自動駕駛背景及挑戰(zhàn)

在談生成式AI如何用于自動駕駛之前，我們應該先了解下自動駕駛。所謂自動駕駛，就是讓汽車在很少或無需人類干預的情況下，自己感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行駕駛動作。想要實現這一系列的動作，需通過傳感器（攝像頭、雷達、激光雷達等）“看”世界，用算法“理解”路況（比如道路、行人、障礙物、交通標志等），再“決定”該怎么操作（剎車、轉向、加速等），最后“執(zhí)行”動作。

看似簡單的動作，但在真實的復雜交通環(huán)境中，會有很多問題，像是在夜間、雨雪、大霧天氣、復雜路口、行人突然穿行、路上出現不明障礙、缺乏清晰標志等交通場景或突發(fā)情況下，自動駕駛系統的表現就會不盡如人意。要想讓系統足夠安全、可靠，在訓練時就必須覆蓋大量包括那些不常見但極其危險的“邊緣情況”。

除此之外，自動駕駛系統還必須滿足實時性、安全性、可解釋性、可驗證性、可靠性等一系列嚴苛要求。它不是依靠單一技術或模型就能解決的，而是一個涉及軟硬件、傳感器、算法、控制、安全、法規(guī)等多方面的系統工程。

生成式人工智能在自動駕駛中的作用

1）模擬與數據合成

自動駕駛系統需要大量包括常規(guī)場景和那些少見但危險的場景的數據進行訓練。光靠真實路測采集，成本高、風險大、周期長。生成式AI這時就能派上用場，它可以合成虛擬數據或仿真場景，幫助擴充訓練樣本。舉個例子，如果系統需要學習在雨夜中避讓滑坡落石，現實中很難找到足夠樣本，但可以通過生成式AI合成相應的畫面和場景，讓系統提前“見識”并適應。

除了生成單張圖像，生成式AI還能生成連續(xù)的場景序列、車輛軌跡甚至行為模式。比如預測其他車輛或行人可能的移動路徑，并合成異常行為（如突然變道、急剎等），從而提升系統對未來情形的預測和應對能力。此外，它還能降低人工標注成本，甚至允許通過自然語言指令快速生成測試場景，提升仿真測試的效率。

由此可見，生成式AI在模擬與數據合成中對擴展訓練數據、覆蓋邊緣場景具有非常實用的價值。

2）感知與預測能力增強

除了仿真合成，生成式AI在自動駕駛的感知和預測模塊中也可以發(fā)揮一定的作用。自動駕駛感知系統負責識別周圍環(huán)境（車輛、行人、交通標志等），而預測模塊則要判斷“接下來會發(fā)生什么”。生成式AI可以在傳感器信號質量不佳（如模糊、遮擋、弱光）時，輔助“補全”或“增強”數據，幫助系統更準確地理解環(huán)境。

在自動駕駛預測系統中，生成式模型能夠生成多種可能的未來軌跡或情景分支。如可以根據當前路況，預測前車可能直行、變道，或行人可能突然穿行，系統可據此評估不同情況的風險，提前做出更穩(wěn)妥的決策。這種能力讓自動駕駛系統不再只是被動反應，而是能具備一定的“預見性”，從而行駛得更智能、更安全。

3）決策與規(guī)劃輔助

自動駕駛系統在感知和預測之后，還需要做出決策與規(guī)劃（比如選擇變道、減速或繞行）。生成式AI在這里也可以提供幫助。雖然目前很多自動駕駛技術方案中仍依賴傳統控制算法，但生成式AI為決策邏輯提供了新的思路和工具。系統可以利用生成模型生成多種可行的行駛方案，逐一評估其風險、效率與安全性，再選出最優(yōu)解。

舉個例子，當車輛進入一個復雜路口，生成式AI可以快速生成多種可能的行駛策略（如左轉、直行、等待），并模擬執(zhí)行效果，輔助系統做出更合理的判斷。在仿真測試階段，它也能快速生成多樣化的交通場景，用于驗證和優(yōu)化決策模塊的魯棒性。

4）系統設計、驗證與持續(xù)學習

自動駕駛系統不是一次開發(fā)就結束的，它需要持續(xù)驗證、更新和優(yōu)化。生成式AI在這些環(huán)節(jié)也能提供支持。在系統設計階段，它可以快速生成仿真環(huán)境、測試腳本或極端場景，幫助團隊發(fā)現潛在問題，縮短開發(fā)周期。在驗證環(huán)節(jié)，生成式AI能合成更多樣的測試用例，覆蓋那些真實數據中缺乏的邊緣情況，提升系統的整體可靠性。在系統上線后，它還可以協助進行數據增強和模擬訓練，幫助車輛更快適應新環(huán)境或新交通模式，實現持續(xù)學習與升級。

注意事項與挑戰(zhàn)

盡管生成式AI為自動駕駛的發(fā)展注入了新的可能性，但我們必須正視其在應用中可能會出現的問題。

生成式AI合成的數據雖然日益逼真，但其本質仍是虛擬產物，這與復雜多變的真實道路環(huán)境會存在非常大的差距�，F實世界中的光照條件、天氣變化、物體材質等細微因素，以及人類行為中的隨機性和不確定性，都很難在模擬環(huán)境中被完全復刻。這種模擬與現實之間的差距可能導致自動駕駛系統在虛擬環(huán)境中表現優(yōu)異，而在真實路況中會應對失當。因此，生成式AI生成的數據應當被視為真實路測數據的補充，而不能完全替代。

自動駕駛作為安全關鍵系統，要求每個決策都可追溯、可解釋。然而，生成式AI復雜的內在機制使其決策過程難以被完全理解和驗證，“黑盒”效應會非常明顯，這不僅影響系統的安全認證，也為事故責任界定埋下隱患。

從法規(guī)層面來看，生成式AI的介入會使自動駕駛的責任認定更加復雜。當系統基于AI生成的方案做出錯誤決策時，責任歸屬將更加難以清晰界定。合成數據還可能涉及真實數據的隱私權和版權問題，這些法律風險都需要在技術開發(fā)初期就予以充分考慮和規(guī)避。

最后的話

生成式AI無疑會為自動駕駛系統提供一個強大的助推器，它通過合成數據、擴展仿真、增強預測與決策等方式，幫助系統更全面、高效地學習和適應復雜交通環(huán)境。但我們必須認識到，自動駕駛是安全至上、責任重大的領域。生成式AI帶來的“可能性”同時也伴隨著“未知性”。因此，在實際落地前，必須做好充分的驗證、測試與風險控制，確保其安全性、可解釋性與合規(guī)性。

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       原文標題 : 生成式人工智能會讓自動駕駛更靈活嗎？