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摘要
报告类型：交通运输、汽车、人工智能
一、关键词
生成式人工智能（GAI）、自动驾驶、拟人化、个性化、可进化、可解释性、泛化性、学习性、决策规划、认知强化、数据平台、人机共驾、智能底盘、车联网通信
二、研究概述
该白皮书系统梳理自动驾驶与 GAI 的发展背景，分析二者关联度，研判 GAI 在自动驾驶数据平台、认知强化、决策规划等多领域的技术与应用趋势，通过实际产品案例验证 GAI 的应用潜力，最终提出推动 GAI 在自动驾驶领域应用的发展建议，为技术研究与商业化落地提供参考。
三、研究要点
- 自动驾驶发展聚焦三大核心需求，GAI 为实现需求提供关键支撑。自动驾驶需满足拟人化（模拟人类驾驶决策）、个性化（适配用户习惯）、可进化（适应环境与规则变化）需求，而 GAI 的可解释性、泛化性、学习性特性，能针对性解决自动驾驶安全挑战、公众接受度不足、系统适应能力欠缺等问题，成为技术突破的核心动力。
- GAI 在自动驾驶多技术模块深度赋能，覆盖全流程应用。在数据平台层面，GAI 助力数据标准化、自动标注与挖掘；认知强化方面，增强未知场景感知与时空尺度场景理解；决策规划领域，通过预训练、微调等技术优化一般与长尾场景决策；同时还赋能人机共驾、智能底盘、自动驾驶测试等多个关键模块，全面提升系统性能。
- 多项产品案例验证 GAI 应用价值，展现技术落地潜力。清华和理想的 DriveVLM 通过视觉语言模型增强复杂场景理解，毫末智行的 DriveGPT 提升困难场景通过率，港科和同济的 BEVGPT 简化输入与框架设计，Wayve 的 GAIA-1 实现真实场景预测，这些案例均证明 GAI 能显著提升自动驾驶系统的智能化水平。
- 自动驾驶技术商业化进程受 GAI 推动加速。GAI 不仅解决了自动驾驶在数据、感知、决策等方面的技术瓶颈，还通过提升系统安全性、适应性与用户体验，为技术在特种环境、特种车辆等场景的落地创造条件，推动自动驾驶从技术研发向规模化商业应用迈进。
- 未来发展需多维度协同推进，应对技术与行业挑战。要推动跨领域技术融合，加快标准化进程，强化数据安全与隐私保护，探索可持续商业模式，同时加强政策支持与法规建设，重视社会影响与伦理问题，以实现 GAI 与自动驾驶技术的健康、可持续发展。
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