2025年7月15日-16日，“2025新能源智能汽車新質(zhì)發(fā)展論壇”在吉林省長(zhǎng)春市舉行，主題為“新質(zhì)引領(lǐng) 智創(chuàng)未來(lái)”。清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院院長(zhǎng)、教授王建強(qiáng)出席并演講。

　　王建強(qiáng)談到，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是當(dāng)前主流自動(dòng)駕駛路線之一，具備自主學(xué)習(xí)能力、模塊集成性強(qiáng)，并具備一定的場(chǎng)景泛化能力。但同時(shí)也存在明顯短板：一是決策過(guò)程呈“黑箱”狀態(tài)，缺乏可解釋性；二是嚴(yán)重依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布，泛化能力有限；三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)龐大，推理速度慢，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。因此，他指出，在極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀缺與模型黑盒屬性的雙重制約下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)路線在安全保障上仍面臨較大挑戰(zhàn)，尚難支撐L4+級(jí)別自動(dòng)駕駛的落地。

　　王建強(qiáng)表示，面對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景，單靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。事實(shí)上，人類在學(xué)車過(guò)程中并不依賴大量駕駛數(shù)據(jù)，而是基于日常生活中形成的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與常識(shí)進(jìn)行判斷和決策。因此，他提到，要破解“長(zhǎng)尾問(wèn)題”，需要像人類一樣學(xué)習(xí)，引入認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的新路線，將知識(shí)與數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建更具推理能力和泛化能力的智能系統(tǒng)。

　　為突破規(guī)則系統(tǒng)“僵化”、數(shù)據(jù)系統(tǒng)“黑箱”的困境，王建強(qiáng)表提出了第三條技術(shù)路線：認(rèn)知驅(qū)動(dòng)。他解釋道，“它以人腦認(rèn)知機(jī)制為啟發(fā)，融合規(guī)則驅(qū)動(dòng)的可解釋性與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)能力，這種路線一方面讓規(guī)則驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)具備進(jìn)化能力，適應(yīng)更多場(chǎng)景；另一方面推動(dòng)模糊系統(tǒng)“去黑箱化”，變成確定系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)過(guò)程透明、結(jié)果可信?！?/p>

　　他強(qiáng)調(diào)，認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵在于：通過(guò)對(duì)人、車、路系統(tǒng)的深層理解，構(gòu)建對(duì)要素特性、相互作用與運(yùn)行規(guī)律的準(zhǔn)確建模與數(shù)字表達(dá)。它不僅繼承了規(guī)則驅(qū)動(dòng)的可解釋性，也具備數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的適應(yīng)性，但更強(qiáng)調(diào)“理解機(jī)制”本身。認(rèn)知驅(qū)動(dòng)旨在推動(dòng)智能駕駛系統(tǒng)真正具備泛化、演化和可靠決策能力。

　　王建強(qiáng)表示，當(dāng)前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的實(shí)際發(fā)展明顯滯后于預(yù)期，面臨的難題仍有很多。為實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自動(dòng)駕駛落地，需要構(gòu)建“自主學(xué)習(xí) + 先驗(yàn)知識(shí)”的新范式?？傮w趨勢(shì)是回歸以人為中心的技術(shù)理念，聚焦“認(rèn)知人、學(xué)習(xí)人、超越人”的系統(tǒng)能力構(gòu)建，推動(dòng)從功能智能走向認(rèn)知智能的根本轉(zhuǎn)變。

　　面向未來(lái)，“三縱三橫”式技術(shù)架構(gòu)為智能汽車演進(jìn)提供系統(tǒng)化路徑。具體來(lái)說(shuō)，他指出，縱向包括車輛關(guān)鍵技術(shù)（如環(huán)境感知、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知、決策控制）、信息先進(jìn)技術(shù)（如人工智能、數(shù)據(jù)平臺(tái)、信息安全）和基礎(chǔ)支撐技術(shù)（如高精地圖、標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)、測(cè)試驗(yàn)證），構(gòu)成核心功能支撐體系。橫向則依托車載終端平臺(tái)、交通設(shè)施平臺(tái)和信息安全平臺(tái)三大基礎(chǔ)，分別強(qiáng)化車端智能、車路協(xié)同與系統(tǒng)可信保障?！叭v三橫”式技術(shù)架構(gòu)將共同支撐智能汽車的規(guī)?；?、規(guī)范化和可持續(xù)演進(jìn)。

　　面對(duì)復(fù)雜、泛化與未知等高風(fēng)險(xiǎn)交通情境，王建強(qiáng)認(rèn)為：“聰明車”必須是“安全車”，因此智能汽車安全需通過(guò)“類腦認(rèn)知架構(gòu)”實(shí)現(xiàn)向人類駕駛認(rèn)知模式的躍遷。最終目標(biāo)是：提升AV的自學(xué)習(xí)、自反思、自適應(yīng)能力，構(gòu)建一個(gè)具備人類類腦推理特征、安全可驗(yàn)證的高等級(jí)智能駕駛系統(tǒng)。

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