Research|大模型与基础智能驱动的跨社会物理信息空间平行驾驶

本文介绍了孙长银教授团队在自主无人系统的具身智能与平行驾驶领域的最新研究进展。研究聚焦于如何通过大模型和基础智能技术，在跨社会物理信息空间中实现平行驾驶，以解决智能驾驶车辆在复杂交通环境中的行为预测和安全性问题。研究背景源于传统智能驾驶技术在测试和实际应用中的局限性，特别是在处理人类交通参与者的不可预测行为方面。研究目的旨在通过数字孪生、元宇宙和AI Agent等技术，构建一个能够模拟和预测交通场景的平行驾驶系统。研究结论表明，该平行驾驶系统能够有效提升智能车辆的行为预测能力和行驶安全性，为L4、L5级自主无人驾驶车辆的落地提供了新的技术支持。