2026年1月29日下午，智能驾驶系统安全与评测技术前沿研讨会顺利开展。本次会议聚焦“极端场景数据生成”与“主动避撞系统”两大核心议题，旨在打通从虚拟测试到实车决策的安全技术链条。会议参与人员为三亚学院信息与智能工程学院郭大波教授研究小组成员与孙立民教授研究小组成员。
一、面向自动驾驶的安全评测数据生成：构建高覆盖率虚拟验证环境
自动驾驶系统的安全可靠性高度依赖于其在长尾场景、极端事件与对抗环境下的表现。然而，传统实车测试难以高效覆盖这些低概率、高风险的场景。针对这一挑战，本次研讨会重点探讨了以数据生成技术为核心的系统性评测新范式。
当前安全评测数据生成主要遵循三条技术路径：生成模型方法（如变分自编码器、生成对抗网络与扩散模型），通过学习真实数据分布合成高保真、多样化的场景样本；优化驱动方法（如强化学习与对抗攻击生成），通过设定风险最大化的目标函数，主动搜寻系统的性能边界与脆弱环节；语义驱动方法（如世界模型与语义布局控制），利用高层语义信息（如交通规则、语言描述）指导生成过程，确保场景的逻辑合理性与任务相关性。
然而，该领域仍面临核心挑战：生成数据的真实性与多样性之间存在固有平衡难题，过度追求真实可能无法充分探索风险边界，而盲目追求多样则可能导致物理失真；同时，跨模块语义一致性与系统级闭环验证能力尚显不足。未来需发展多模态融合、可解释性强且能与仿真平台深度联动的自适应生成框架，以支撑自动驾驶系统从感知、预测到决策的全链路鲁棒性验证。
二、“永不被撞”：从被动防护到主动避撞的理念革新与技术探索
随着自动驾驶与高级辅助驾驶系统的普及，避免自车引发事故的能力已显著提升。在此背景下，如何使车辆在复杂交通流中主动避免被其他道路参与者撞击，成为提升整体安全水平的新兴关键课题。本次研讨会系统介绍了“永不被撞”这一前瞻性研究项目。
实现主动避撞需完成“风险识别”与“闪避决策”两步核心动作。其技术路线基于对真实事故场景的体系化分析，具体涵盖：建立规范化的国家级交通事故数据库，为研究提供数据基础；利用AI工具对事故场景进行分类与数字化重建；在泛化后的虚拟场景中，为智能体设定安全目标并训练其生成最优闪避轨迹，该过程需综合考虑车辆动力学约束、环境不确定性、交通法规及伦理准则。
与会专家围绕该项目的关键问题展开了讨论，包括多源异构事故数据的整合与标注、场景分类体系的构建、高保真场景重建与泛化的技术实现、闪避策略的评估标准制定，以及最终在实车芯片与传感器环境下进行概念验证的工程挑战。该项目标志着汽车安全研究从“避免撞人”向“避免被撞”的范式延伸，旨在赋予车辆更全面的协同防卫能力。
三、融合与展望：构建闭环智能驾驶安全新生态
在研讨总结环节，安全评测数据生成技术与主动避撞系统研究是相辅相成的两大支柱。前者为后者提供了丰富、可控且高风险的测试环境，用于训练和验证避撞算法；而后者的研究需求又反过来对场景生成的真实性、交互复杂性与决策合理性提出了更高要求，驱动数据生成技术向更深层次的语义理解与系统协同方向发展。两小组结合各自在智能系统建模与跨领域分析方面的研究经验，对两项技术的交叉融合提出了建设性意见。未来研究应致力于构建“场景生成-仿真测试-算法训练-实车反馈”的一体化闭环研发平台，推动智能驾驶系统安全向自适应、可解释、全维度的方向演进，最终为实现“零事故”的交通愿景奠定坚实的技术基础。
一审一校 | 郭大波
二审二校 | 杨 涛
三审三校 | 李成名 尹 娜
