确保自动驾驶车辆的安全运行，需要一套严谨且可扩展的测试方法，能够覆盖常规行驶场景与安全关键场景。基于场景的测试方法已成为重要手段，让自动驾驶车辆得以在传统道路里程累积测试之外，接触到多样化、高挑战性的行驶条件。本文聚焦场景生成技术 —— 这一实现自动驾驶系统自动化、高效、全面测试的核心环节。我们将现有场景生成方法划分为三大核心范式：基于规则、基于数据和基于学习。针对每种范式，本文分析了其核心方法论、仿真平台、场景描述语言，以及用于评估场景真实性、多样性和关键程度的评价指标。本文还进一步指出了当前面临的核心研究挑战，如现实鸿沟、数据泛化能力有限和罕见事件建模难题，并探讨了语言驱动的生成技术、混合建模框架和标准化场景库等新兴发展趋势。本研究为自动驾驶场景生成技术提供了统一的研究视角，旨在为科研人员和行业从业者推进安全、可认证的自动驾驶技术发展提供支撑。
在人工智能、传感器技术和车辆网联技术的推动下，自动驾驶系统近年来发展迅猛。这类系统有望减少交通事故、提升交通运行效率，并改善各类人群的出行便利性。然而，在自动驾驶系统大规模落地应用前，确保其安全性和可靠性仍是一项重大挑战。其中的核心障碍之一，是需要一套全面的测试策略，能够验证系统在各类真实世界工况下的运行表现。
测试在自动驾驶车辆的研发、验证和法规认证过程中起着关键作用。与传统车辆不同，自动驾驶车辆无需人类直接干预，需自主感知环境并对各类动态、不确定且高风险的场景做出响应。这些场景包括与行为不可预测的人类驾驶员或行人的交互、标识模糊的道路基础设施，以及突发遮挡、车辆异常行驶、传感器性能衰减等罕见但关乎安全的关键事件。
传统上高度依赖道路里程累积的测试方法（即所谓的脱离接管指标），如今被认为存在明显不足。研究表明，真实道路测试无法让自动驾驶车辆接触到足够多样或高风险的边缘场景，仅通过这种蛮力测试方式，几乎不可能观测到具有统计罕见性的系统失效工况。此外，真实道路测试的大部分里程都处于无特殊事件的常规行驶状态，对系统安全性能的评估贡献甚微。因此，基于场景的测试方法作为一种更具针对性和效率的替代方案，受到了广泛关注。该方法聚焦于设计并执行特定测试用例，既涵盖具有代表性的行驶场景，也包含高挑战性的边缘场景，例如车辆激进变道、行人突然冲出、路口视野遮挡，以及高密度交通中的多主体博弈等。
基于场景的测试方法能让开发者和监管机构系统评估自动驾驶车辆的环境感知能力、不确定条件下的决策能力，以及预设工况下的安全保持能力。重要的是，通过仿真和数字孪生环境，这些场景可被编码、复用、调整和扩展，确保覆盖多样化的环境和行为组合。此外，PEGASUS、ASAM 开放式场景、Scenic 等规范化的场景生成工具和场景库，助力在不同仿真平台上创建一致性、可追溯的测试用例。国际标准化组织 21448 号标准（预期功能安全）、联合国欧洲经济委员会世界车辆法规协调论坛第 29 工作组等监管层面的举措，也正逐步向以场景为驱动的安全验证方法论靠拢。这些发展共同标志着，自动驾驶车辆的验证体系正从被动的观测式测试，向主动的证据驱动型评估框架转型。
在此背景下，场景生成技术已成为实现自动驾驶车辆高效、可扩展、以安全为导向的测试的关键支撑。自动化的场景生成技术不再单纯依赖人工构建的场景或采集的行驶数据，而是旨在合成多样化、高真实性、关乎安全的关键场景，充分考验自动驾驶系统的性能。这类合成场景在建模罕见但高风险的事件中具有极高价值，例如近碰撞事故、无保护转弯、车辆强行加塞等 —— 这些事件在传统道路测试中出现的统计概率极低，却是评估系统鲁棒性的关键。
近期研究已证实，强化学习、贝叶斯优化和优化算法等生成式方法在构建此类边缘场景方面的有效性。这些技术不仅能提升测试覆盖度，还能实现闭环仿真，让自动驾驶车辆在不确定性下面对难度逐步提升的决策场景。
本文对自动驾驶测试场景生成领域的最新研究进展进行全面综述，将现有方法划分为三大主流范式：基于规则、基于数据和基于学习的场景生成。针对每一类方法，本文分析其算法基础、仿真工具、场景描述语言（如开放式场景、Scenic）和评价指标（如覆盖度、关键程度、多样性）；同时指出当前方法的局限性，包括跨环境泛化能力不足、仿真与现实的鸿沟，以及多主体交互建模的难题。
最后，本文探讨了大语言模型驱动的语义生成、交互式多主体场景、用于基准测试的标准化场景库等新兴研究方向。本文认为，这份综述将为致力于构建鲁棒、可解释、可认证的自动驾驶系统的科研人员和行业从业者提供宝贵参考。
确保自动驾驶系统的安全性和功能性，需要一套严谨、系统的测试流程。鉴于真实世界环境的复杂性和不可预测性，传统的汽车测试方法已无法全面评估自动驾驶车辆的完整运行域。为解决这一问题，科研人员和监管机构建立了一套多层级的自动驾驶测试框架，涵盖多种测试环境和结构化的评估方法。
2.1 测试分类：仿真测试、封闭场地测试和道路实车测试
自动驾驶系统需要一套严谨、分阶段的测试流程，以确保其安全性、鲁棒性和法规符合性。测试策略通常分为三类：基于仿真的测试、封闭场地测试和道路实车测试，每一类在验证体系中都发挥着独特作用。
基于仿真的测试利用虚拟环境复现不同条件下的行驶场景，CARLA、LGSVL、BeamNG.tech 等工具能在安全、低成本的前提下，对自动驾驶系统的感知、规划和控制模块进行评估。仿真技术可系统性覆盖突发遮挡、车辆异常行驶、特殊光照等罕见或极端场景，而这些场景在真实世界测试中往往难以实现。但传感器建模、环境逼真度和行为动力学方面的 “仿真 - 现实鸿沟”，仍是该方法的核心局限性。
封闭场地测试在试验场开展，如美国密歇根大学麦克城试验场、瑞典阿斯塔零试验场，能提供可控且可重复的物理环境，兼具道路实车测试的真实性和仿真测试的安全性。车辆紧急制动、自动变道、车路协同系统等关键功能可在该环境下安全测试。尽管封闭场地测试对验证特定系统功能效果显著，但存在基础设施成本高、场景多样性不足、不适用于非结构化环境等问题。
道路实车测试是最终且最贴近真实的测试阶段，能让自动驾驶车辆接触真实交通参与者、不可预测的事件和现行法规体系。谷歌旗下韦莫、美国克鲁斯、百度阿波罗等企业已公布数百万公里的公共道路测试里程。尽管道路实车测试不可或缺，但存在罕见安全关键场景覆盖不足、安全责任风险大等问题，因此通常需在大量仿真测试和封闭场地测试完成后开展。
当前的发展趋势倡导采用混合测试流程：以仿真测试进行场景探索，以封闭场地测试开展功能验证，以道路实车测试完成最终法规认证。表 1 总结了三种测试方法的利弊权衡。
2.2 定义：场景、场面与测试用例
在自动驾驶领域，明确测试和场景生成的几个核心概念至关重要：场面：某一特定时间点驾驶环境的静态快照，包含道路布局、基础设施、交通参与者、天气、光照条件，以及交通主体的动态状态（如位置、速度、行驶方向）。场面仅体现空间和环境背景，不包含时间维度的事件演变。场景：由一系列场面构成的时间序列，建模多主体参与的事件随时间的发展过程。场景定义了交通主体间的交互行为（如超车、制动、合流），是评估系统特定条件下响应表现的核心，也是行为建模和安全测试的关键。测试用例：场景的参数化实例，明确初始配置（如物体位置、车速、交通密度）和可量化的成功判定标准。测试用例通常与通过 / 未通过、安全裕度等验证结果相关联。
场面、场景和测试用例的层级关系遵循国际标准化组织 34502 号标准的定义，场景由一系列场面构成，而测试用例是场景的特定参数化结果，这一关系如图 1 所示。
图1、国际标准化组织34501号标准定义的场面、场景与测试用例的层级关系
明确这些概念的区别，有助于规范测试逻辑，确保不同工具、数据集和法规文件之间的沟通一致性。
2.3 通用测试框架与标准
为实现自动驾驶系统的系统性、可复现、可认证测试，一系列国际标准、行业框架和科研计划相继出台。这些举措为场景建模、仿真集成和安全验证流程提供了指导规范。本文简要概述目前应用最广泛的框架与标准。
PEGASUS 项目（通用质量标准、工具方法及场景工况确立项目）是德国的一项里程碑式计划，旨在推动高等级自动驾驶系统基于场景的安全验证规范化。该项目提出了一套结构化的测试流程，包括从真实世界数据中提取场景、利用统计分布进行参数化、基于仿真执行测试，以及基于覆盖度的评估。PEGASUS 已成为欧洲将仿真、封闭场地和道路实车测试阶段与量化安全论证相结合的参考模型。
国际标准化组织 21448 号标准（即预期功能安全），针对的并非国际标准化组织 26262 号标准所覆盖的硬件 / 软件故障引发的安全风险，而是自动驾驶系统在未知或复杂场景中，因感知、解读或决策能力不足导致的安全风险。该标准聚焦于识别真实世界不确定性下，因传感或人工智能推理能力局限引发的危险行为，强调在功能设计早期开展危险识别和缓解措施制定，是对基于故障的风险管理体系的补充。
国际自动化与测量系统标准化协会制定了机器可读的开放标准，支撑自动驾驶系统全流程测试工作：
· 开放式场景：定义动态场景逻辑，包括交通主体、行驶动作、触发条件和行为指令；
· 开放式道路：描述道路网络的几何形态、车道、交通标识和拓扑结构，实现高精度地图建模；
· 开放式本体：构建通用词汇库，确保测试工具链的集成一致性和语义互操作性。
国际标准化组织 34501/34502 号标准等其他框架进一步拓展了相关工作，定义了术语体系、场景分类法和可审计性标准，确保自动驾驶车辆认证过程的可追溯性和透明度。
这些框架反映出全球范围内测试流程向以场景为核心转型的趋势，使得自动驾驶系统能在真实、可复现、可量化的条件下，实现主动的危险暴露测试和基于覆盖度的系统可靠性验证。
2.4 基于规则的场景生成
基于规则的场景生成方法依托预设规则、模板和领域专业知识构建测试用例，通常以专家设计的交通场景、法规要求的边缘场景或参数的结构化组合为基础。这类方法具有高度的可解释性，尤其适用于交互逻辑明确的安全关键场景。
该领域的经典方法是利用带领域约束的参数化模板，生成覆盖功能需求的场景。例如，克利沙特和阿尔托夫提出一种方法，通过差分进化、粒子群优化等进化算法最小化自车运动规划器的解空间，实现关键场景的自动生成。该框架能有效生成多车交互和路口通行中的高风险场景，但受碰撞约束影响，在高维空间中的计算耗时会显著增加。
阿尔托夫和卢茨进一步提出一种结合可达性分析与优化技术的方法，合成车辆避撞场景。该方法能在数秒内构建场景，聚焦于自车的安全边界，但尚未实现多步轨迹和对抗性交通主体行为的优化。
另一类研究聚焦于提升场景多样性和测试效率。冯等人开发了自适应测试场景库生成框架，结合贝叶斯优化与高斯过程回归，对场景空间进行增量式优化。该方法能将所需的测试迭代次数降低 1-2 个数量级，且可精准发现关键场景，但在高维特征空间中的性能仍有待提升。
高等人提出一种组合测试生成策略，将测试矩阵与复杂度驱动的组合算法相结合，并融入基于层次分析法的层级影响建模，平衡场景覆盖度与复杂度。该方法能在测试预算受限的情况下，提升场景质量和测试缺陷检测能力，但其复杂度评估依赖近似计算和有界假设。
张等人开创了新的研究方向，将大语言模型融入知识增强的场景合成，实现自然语言意图与参数化生成的对齐，而该方法的基础仍是对传统基于规则框架的拓展和延伸。
总体而言，基于规则的方法因可控性、可重复性和可追溯性被广泛采用，成为法规测试和安全验证的优选方案。但这类方法难以捕捉罕见或突发的交互场景，在开放式环境中也缺乏适应性。
2.5 基于数据的场景生成
基于数据的场景生成方法利用大规模自然驾驶数据集，提取、学习并合成能反映真实交通模式、行为特征和边缘场景的新场景。该方法无需人工建模，通过统计、学习或启发式技术从真实世界数据中推导交通环境的内在动力学特征。下一代仿真、阿波罗数据集、美国公路安全研究计划第二阶段数据集等丰富多样的现有数据集，让构建贴合复杂真实世界工况的测试用例成为可能，且具备良好的可扩展性。
轨迹学习是该类别中应用最广泛的策略。张等人提出了差分隐私轨迹生成对抗网络，这是一种融合差分隐私技术的生成对抗框架，能合成高保真度的交通轨迹，在保证数据效用和隐私性之间实现平衡，并在下一代仿真和阿波罗数据集上完成了验证。同样，克拉耶夫斯基等人结合生成对抗网络和变分自编码器建模真实的车辆行驶动作，提升了场景的多样性和仿真的准确性。
为提升生成场景的关键程度，研究人员还探索了对抗性扰动技术。王等人提出了对抗仿真框架，通过修改车辆轨迹和激光雷达信号构建安全关键场景，该框架能在仿真中通过对抗性复现有效发现系统的性能短板。
除轨迹生成外，多项研究聚焦于场景关键程度的量化和靶向生成。韦斯特霍芬等人对关键程度评价指标进行了全面综述，并提出一套框架，评估不同指标在各类测试场景中的适用性。康等人利用基于体素的三维建模和视觉 Transformer，检测激光雷达数据中的潜在安全隐患，在危险区域识别任务中实现了 98.26% 的 F1 分数。
研究人员还将驾驶不稳定性作为数据驱动的碰撞概率指标展开研究。阿尔文等人分析美国公路安全研究计划第二阶段的数据集，证实了碰撞前的驾驶不稳定性与碰撞严重程度存在相关性，这一结论可为高风险场景的生成提供指导。
罕见场景和边缘场景检测是另一大研究热点。博尔特等人提出一套框架，结合离线异常检测和在线事件标记，检测低频率、高影响的交通事件，实现从行驶日志中自动挖掘罕见场景候选案例。
穆斯林等人提出了基于参数的场景抽象方法，利用可解释的参数边界从高速公路数据中提取典型场景，在保证场景合理性的同时，实现对场景变异的精准控制。
从可控性和多样性角度，黄等人提出了可控性与多样性增强框架，融合真实世界的轨迹分布与质量 - 多样性优化算法，生成兼具代表性和安全关键性的场景。
2.6 基于学习的场景生成
基于学习的场景生成是最新、最具发展活力的研究前沿。这类方法依托机器学习技术，尤其是生成模型，合成超出人工整理数据范围的新型复杂场景。
生成对抗网络和变分自编码器已被应用于生成交通场景，实现对交通主体行为、空间配置和环境特征的精准控制。近年来，扩散模型在生成时间维度连贯的交通轨迹和多主体交互场景方面展现出良好前景。
另一大研究热点是强化学习技术：训练一个对抗性智能体，生成能最大化被测系统失效概率的场景。这类能触发系统失效的场景，对于测试系统在高压条件下的鲁棒性具有重要价值。部分方法引入闭环反馈机制，根据自动驾驶车辆的性能指标对场景生成过程进行迭代优化，构建自适应的测试流程。
基于学习的方法在可扩展性、多样性和自动化方面展现出巨大潜力，但也带来了场景有效性、安全验证和可解释性等方面的挑战。
自动驾驶基于场景的测试的核心，不仅在于生成测试场景，更在于评估场景的质量和相关性。为确保测试场景能有效支撑系统验证，科研人员提出了多项质量判定标准和量化评价指标，用于评估生成场景对真实世界驾驶条件的还原程度、多样性和关键程度，以及发现被测系统性能短板的有效性。
评价准则
场景评价通常围绕五大核心维度展开：
1. 真实性：衡量生成场景与真实世界驾驶场景的贴合程度，包括交通主体行为的合理性、运动动力学的真实性，以及对交通规则的遵守情况。真实性是场景外部有效性的保障，通常通过人工标注或与自然驾驶数据集的统计对比进行评估。
2. 多样性：指生成场景之间的差异范围，涵盖不同的行驶动作、交通密度、环境条件和主体交互方式。高多样性能提升发现系统未知失效模式的概率。
3. 覆盖度：描述生成场景对自动驾驶系统运行设计域条件和功能安全需求的覆盖程度，可通过高速公路合流、无保护左转弯等语义标签，或参数空间采样指标进行量化。
关键程度：表征场景带来的挑战或风险等级，评价指标包括碰撞时间、最小安全距离、减速需求或碰撞概率等，可用于优先筛选易暴露系统不安全行为的场景。
实现自动驾驶系统的有效评估，需要真实、灵活、可扩展的仿真环境。这些仿真平台能在安全、可扩展的前提下，对自动驾驶系统的感知、规划和控制模块进行可控测试。场景描述语言作为仿真平台的补充，为编码和调控测试条件、交通主体行为提供了结构化的手段。仿真平台与场景描述语言共同构成了基于场景的测试流程的核心基础。
4.1 核心仿真环境
目前已有多款高保真度的仿真平台被开发用于自动驾驶研究，各平台在真实性、可定制性和系统集成方面各有侧重。
· CARLA（汽车学习与行动仿真平台）：一款开源的自动驾驶研究仿真器，支持摄像头、激光雷达、雷达等传感器仿真，可模拟天气变化，支持自定义交通场景，并通过 Python 应用程序接口实现与强化学习智能体和场景定义的集成。该平台支持导入开放式道路格式的地图，还可通过实验性功能实现开放式场景的控制。
· LGSVL 仿真器（现名 SVL 仿真器）：基于 Unity3D 引擎开发，提供照片级真实的仿真环境和精细化的物理建模，支持阿波罗、Autoware 等多款自动驾驶算法栈，提供自车控制和外部场景集成的应用程序接口。
· 阿波罗仿真平台：作为百度阿波罗开源自动驾驶算法栈的组成部分，该平台提供传感器仿真、智能驾驶计算平台模块和场景回放的一站式集成工具，尤其适用于自动驾驶系统的闭环验证。
这些平台能实现测试的可扩展和可重复，支持从底层控制测试到高层决策评估的各类测试需求。
4.2 场景描述语言与工具
为在不同仿真平台上定义和控制复杂的测试场景，多款场景描述语言和工具应运而生：
1. 开放式场景：由国际自动化与测量系统标准化协会开发的通用标准，采用可扩展标记语言格式定义场景，包含交通主体、事件、触发条件和环境设置，支持确定性和随机性的场景执行，可与开放式道路、虚拟测试驱动程序等工具互操作。
2. Scenic：一款用于场景定义的概率编程语言，能通过约束条件和概率分布简洁描述场面，非常适合为 CARLA 等仿真平台生成多样化、可控制的场景。
3. 场景领域特定语言：为模块化、可复用的场景设计开发的领域特定语言，支持对行为、目标和事件进行层级化定义，便于实现大规模场景生成的抽象化和代码复用。
各类语言在表达能力、模块化程度和随机性支持方面各有差异，具体选择通常取决于测试场景的复杂度和变异性需求。
尽管自动驾驶测试场景生成技术已取得显著进展，但仍面临多项挑战和开放的研究问题。这些问题涉及技术、实际应用和法规等多个领域，凸显了开发更鲁棒、可扩展、标准化的解决方案的必要性。本节将概述当前方法面临的核心挑战，并指出未来具有发展潜力的研究空白。
数据多样性与泛化能力不足
大多数基于数据和基于学习的生成技术依赖真实世界驾驶数据集，这类数据集虽然规模庞大，但往往存在分布偏差 —— 过度表征城市常规驾驶模式，而对近碰撞、极端天气、特殊交通交互等边缘场景的表征不足。这导致生成的场景缺乏多样性，无法在未见过的场景域或地理区域实现有效泛化。要弥补这一差距，需要改进域自适应方法、构建跨城市 / 跨国家的数据集，以及开发能在不同驾驶环境间实现知识迁移的技术。
合成场景的现实鸿沟
“现实鸿沟”—— 即仿真生成的合成场景与真实世界驾驶环境之间的差异，是一项长期存在的挑战。即便是高保真度的仿真器，也难以捕捉行人的细微行为、视野遮挡、传感器噪声或基础设施的细微缺陷。这一鸿沟可能导致仿真测试中对自动驾驶车辆性能的高估，使其在真实世界部署时准备不足。解决该问题需要融合真实世界和仿真数据、应用域随机化技术，并从感知和决策层面提升仿真器的真实性。
场景空间的可扩展性难题
自动驾驶测试的场景空间近乎无限，包含交通主体类型、行为、道路布局、环境条件、时间序列等大量交互变量，对其进行穷举探索是不现实的。因此，现有生成方法通常仅从受约束的子空间中采样场景，存在验证不全面的风险。未来需要开发新的可扩展技术，实现场景空间的抽象化、语义场景聚类和组合覆盖度优化，确保在不降低测试全面性的前提下提升测试效率。
安全关键罕见事件的建模难题
行人突然横穿、车辆激进合流、多主体碰撞等安全关键场景虽罕见，却是验证自动驾驶系统鲁棒性的核心。但这类场景在数据集中的表征不足，且若无人工设计或对抗性优化，难以实现精准建模。现有方法要么依赖人工设定的触发条件，要么采用启发式优化，均无法全面覆盖未知的系统失效模式。能自主发现并放大罕见高风险模式的学习方法仍处于发展初期，是该领域的重要研究方向。
标准化与法规对齐障碍
基于场景的测试落地应用的一大障碍，是缺乏统一的场景建模、评估和交换标准。尽管国际自动化与测量系统标准化协会的开放式场景、国际标准化组织 21448 号标准（预期功能安全）等举措提供了基础标准，但其与自动化生成流程的集成仍十分有限。此外，法规层面对合成生成场景用于自动驾驶车辆认证的接受度仍在发展中。未来需要开展形式化场景验证、可追溯性和合规性方面的研究，确保生成的场景能以合法、可验证的方式满足安全验证要求。
随着自动驾驶技术的不断成熟，对场景生成框架的要求也愈发复杂。为支撑下一代自动驾驶测试，近期的科研工作开始探索超越传统基于规则或数据中心方法的新型范式。本节将重点介绍该领域的若干新兴趋势，并概述有望在未来数年塑造领域发展的研究方向。
语义与语言驱动的场景生成
将生成式预训练 Transformer、克劳德等大语言模型融入自动驾驶测试流程，开创了语义场景生成这一新的研究前沿。用户无需手动设定底层的场面参数，也无需从数据中学习参数，只需用自然语言描述高层级的场景（例如 “雨天，一名行人在光线昏暗的路口突然横穿马路”），系统便可自动将其转换为结构化的场景代码（如开放式场景或 Scenic 格式）。这种范式实现了更直观、以人为中心的交互，降低了复杂或罕见场景的定义门槛。
目前已有多款早期系统实现了语言模型与仿真后端（如 CARLA + 大语言模型）的联动，支持场景的实时合成和编辑。未来的研究方向可能包括将常识推理、法规约束和安全规范通过自然语言接口直接集成到场景生成流程中。
多模态与多主体的场景合成
另一大研究热点是多模态场景合成技术的开发，该技术融合视频、激光雷达、地图、文本等多源信息的视觉、空间和行为数据，构建全面的测试场面。研究人员正训练生成模型，将这些模态的信息融合为连贯的仿真环境，使其更贴合真实自动驾驶车辆中基于传感器融合的感知系统。
与此同时，多主体交互建模的研究关注度也持续提升。现代城市交通场景中，往往存在行人、骑行者、自动驾驶车辆和人类驾驶车辆等多个具有不同行驶意图的主体间的复杂交互。如何真实建模这些交互行为、生成协同的行为轨迹，仍是一项重大挑战。多主体强化学习、博弈论方法和基于扩散的生成模型，正成为解决这一复杂性问题的有效工具。
基于数据与规则的混合方法
鉴于纯基于规则或纯基于数据方法的局限性，科研人员正逐步向融合两者优势的混合框架转型。基于规则的约束能为场景生成提供安全性和结构化保障，而基于数据的模型则能提升场景的真实性和多样性。
在实际应用中，混合方法可采用基于数据的模型采样基础场面和交通主体，再通过基于规则的逻辑注入特定的行驶意图、约束条件或触发条件；也可采用层级化架构 —— 由符号规划器勾勒场景的语义框架，再由学习模块填充底层的细节信息。这类混合方法在平衡场景生成的可解释性和表达能力方面具有显著优势。
标准化场景库与基准测试的构建
随着领域的不断发展，对开放、标准化的场景库和基准测试协议的需求日益迫切。目前，大量数据集和场景要么属于企业专有资源，要么分布零散，导致研究结果的可复现性和对比评估面临困难。
国际自动化与测量系统标准化协会的开放式系列标准（开放式场景、开放式道路、开放式标注）、GENEVA、SAFETAG 等计划正致力于统一场景描述格式，并构建经验证的测试用例综合库。用于评估场景质量、失效暴露能力和覆盖度的基准测试工具也在积极开发中。
未来，如同计算机视觉领域的 ImageNet、自然语言处理领域的 GLUE 基准一样，由公共机构维护的场景库有望成为全球安全标准下，自动驾驶系统训练、测试和认证的核心基础。
场景生成技术已成为自动驾驶系统验证和确认的核心支柱。本文从多重视角综述了场景生成技术的发展现状，包括基于规则、基于数据和基于学习的方法；探讨了支撑自动化测试流程的核心仿真平台和场景描述语言，以及从真实性、多样性、关键程度和可重复性等维度评估场景质量的指标。
从综述的文献和实际应用中，可得出若干重要结论：基于规则的生成方法能提供结构化和标准化保障，但在场景多样性和可扩展性方面存在不足；基于数据的方法依托真实世界观测，能提升场景真实性，但受数据集局限性和关键场景表征不足的约束；基于学习的方法在适应性和自动化方面展现出良好前景，尤其在生成对抗性或失效触发场景方面优势显著，但面临安全性、可解释性和验证方面的挑战。
场景质量评估仍是一项复杂的工作，需要多维度的评价指标和来自仿真环境的反馈。Scenic 等工具和通用覆盖度指标在量化场景空间探索程度方面的应用正逐步普及。此外，场景生成与闭环仿真器的融合日益紧密，推动了能随自动驾驶系统研发进程动态进化的智能测试策略的发展。
展望未来，场景生成技术的持续发展是实现安全、高效自动驾驶的关键。未来的研究应优先关注能平衡结构化和适应性的混合方法与语义方法，开发标准化的场景库和基准测试协议，并弥合合成场景与真实世界驾驶环境之间的现实鸿沟。通过科研、工具开发和法规领域的协同努力，基于场景的测试将持续发展，成为确保日益复杂的自动驾驶系统安全运行的鲁棒框架。
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