自动驾驶汽车是如何进行“场景理解”的？

[首发于智驾最前沿微信公众号]场景理解这个词听起来可能有点深奥，但在自动驾驶里，它其实就是指车辆“看到周围环境之后，能不能真正搞明白正在发生什么”。要把这个概念讲清楚，不能只停留在感知系统能识别出多少物体，关键在于怎么把“看到的东西”转化为“有用的信息”，让决策和控制模块能基于这些信息做出安全、可靠的行动。

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场景理解到底是什么？为什么它这么重要？

所谓场景理解，就是把路面上所有能观察到的信息整合起来，形成对当前情境的“理解”。它不只是检测出行人、车辆、车道线、交通标志等个体信息，还要弄清楚这些对象之间的关系、它们接下来的可能动向，以及哪些信息对下一步决策最关键。比如说，前方有个骑车人靠边行驶，场景理解系统要能判断他是准备停车、要转弯，还是有可能会突然逆行；遇到复杂路口，它得识别信号灯状态、理解各方行驶意图，并判断哪些轨迹是安全可行的。

想达成更好的场景理解效果，决策层所做的每一个动作，都要依赖于上层提供的抽象信息。感知系统只负责把像素或点云变成“事实”，但如果这些事实没有被组织成“世界模型”并附带“不确定性评估”，规划模块就可能基于错误或不稳定的信息做决定，从而带来危险。一个好的场景理解系统，能够把嘈杂、部分缺失甚至暂时矛盾的感知输出，转化成稳定、连贯、并带有置信度的语义信息，供规划和控制模块使用。

如何描述这个世界——表示学习与多层次语义

场景理解首先要解决的是“怎么把这个世界描述出来”的问题。传感器输出的图像、点云、雷达回波、IMU数据都太原始、太低层，直接用来决策既低效又危险。我们需要把它们抽象成适合自动驾驶的表示形式，这需要考虑多个维度。

空间几何信息是基础。物体的三维位置、速度、朝向和边界框，是任何动作规划都必需的信息。基于这些数据可以做碰撞检测、车道保持和速度控制。点云和立体视觉/深度信息是构建几何表示的主要来源，而视觉系统也可以通过多视角和神经网络来估计深度。

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语义信息是更高一层的表达。把“这是一辆车/行人/自行车”升级为“这是一辆正在并线的货车/一位推婴儿车的行人/一辆停在路边的网约车”，会直接影响系统对它的处理方式。语义需要更细致，要能把行为模式（比如匀速、加速、减速、转头观察）也考虑进来。

对象之间的关系与意图也需要被表示出来。它们之间的相对位置、可能的遮挡关系、谁是相对被动的、谁具有较高危险性，都是场景理解的重点。例如，一辆停在路边的车打开了车门，这时“车门”和“相邻行人”之间的关系，就比单独的“门”这个对象重要得多。意图则是对对象未来行为的概率化预测，通常不是给出一个确定的轨迹，而是提供几种可能性及各自的置信度。

时间维度的表示也非常关键。交通场景不是静态的，而是连续演变的过程。利用历史轨迹来估计物体的惯性和行为模式，能提高对未来动向的预测准确性。很多系统会把表示设计成时序图、轨迹簇或隐状态向量，这样规划模块就能看到“这个行人过去几秒是怎么移动的，从而推测他接下来可能做什么”。

还有就是多模态融合的表示。不同传感器在不同条件下的可靠性不一样，场景表示需要融合这些信息并体现不确定性。一个理想的表示，既包含精确的几何信息，也包含高层的语义标签和概率化的不确定性描述，并且能在实时性限制下快速更新。

从数据到推理——学习、预测与逻辑推理的结合

有了合适的表示方式，下一步就是如何从数据中训练出能生成这些表示的系统，以及在推理时如何把学到的模式和逻辑规则结合起来。

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在这个过程中，数据是基础，但数据本身不等于理解。标注好的数据可以训练出物体检测、分割和轨迹预测模型，但真实世界的场景千变万化，数据不足或存在偏差会导致模型在边缘场景中失效。因此需要真实道路数据、仿真生成数据、合成数据，以及针对边缘场景专门采集的数据等多源数据。自监督学习和无监督表示学习是降低对标注依赖的方向，通过让模型从未标注的视频中学习运动一致性、物体恒常性等规律，可以提升泛化能力。

模型选择与架构设计将直接影响理解能力。端到端的大模型可以学习从像素到控制的映射，但缺点是可解释性和可验证性差。模块化架构把感知、追踪、预测、场景理解和决策分开，有利于工程化、故障排查和逐步验证。因此在很多系统中会采用混合方案，用深度学习完成感知与短期预测，再用符号规则、行为树或基于模型的推理来处理安全相关约束和长期规划。

不确定性建模是必不可少的。场景理解不能只给出一个确定的答案，还必须提供置信度和可能的替代解释。贝叶斯方法、概率图模型、蒙特卡洛采样、基于高斯过程的预测，或者利用神经网络输出分布（比如预测多个可能模式并给出权重），都是常用的手段。规划层会根据这些不确定性来调整保守程度，如在不确定程度高的路口减速、扩大安全距离。

因果推理和规则约束能提高系统的鲁棒性。学习模型擅长捕捉统计相关性，但有时需要基于物理规律和交通规则来做判断，比如在湿滑路面上刹车距离应该更长，或者红灯时在没有特殊标识的情况下不能右转。把物理模型、交通法规和常识规则嵌入系统，可以在学习模型失灵时充当“最后一道防线”。

在线学习与闭环更新也非常重要。车辆会遇到新的场景，系统需要能够回收失败样本、进行标注并重新训练，或者采用更轻量的在线适应方法快速调整模型。从工程角度看，这涉及到数据采集、标注流程、仿真验证与部署策略，是场景理解体系能否持续改进的关键。

工程实践——实时性、鲁棒性与可验证性

就算场景理解在理论上有完美的表示方式和优秀的模型，要真正落地到车辆上，还必须面对严苛的工程约束。场景理解的核心之一，就是如何在有限的计算资源和严格的实时性要求下，做到既准确又可验证。

实时性意味着系统必须在几百毫秒甚至更短的时间内完成感知、理解与预测，然后把结果交给规划模块。为此，表示方式和模型常常需要在工程上做折中，用稀疏表示来减少计算量，用候选采样替代全空间搜索，用轻量级网络做前置筛选，再把重点区域送到重模型做精细推理。硬件协同设计也很关键，把关键运算放在专用加速器或车规级SoC上，能显著提升吞吐量和能效。

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想提升场景理解的鲁棒性，就要让自动驾驶系统能轻松应对传感器故障、恶劣天气、遮挡和对抗情况等多种挑战。传感器降级策略、传感器之间的冗余备份，以及基于模型的不确定性检测，都能提升整体鲁棒性。如果视觉系统在浓雾中失效，毫米波雷达和激光雷达可以提供几何信息；如果某个传感器丢包，系统要能快速切换到备用策略，并通知规划层收紧安全边界。

可验证性和可解释性对安全至关重要。监管和产品化都要求能够证明系统在特定条件下是安全的。模块化设计有利于形式化验证，可以把一些安全关键判断转化成可检验的断言（比如保持最小跟车距离），并用大量仿真和场景库做覆盖测试。同时，还需要建立故障日志和可追溯的诊断机制，当场景理解出现错误判断时，能快速定位是感知失误、表示错误还是模型泛化问题。

仿真在工程实践中发挥着巨大作用。现实世界中难以收集所有罕见的边缘场景，通过高保真仿真可以构造复杂交互、极端天气和危险情况，验证系统的反应。把仿真和真实数据结合起来，并将仿真生成的数据用于训练或测试，能加速场景理解能力的提升。

最后还要关注验证覆盖率和数据分布偏差的问题。没有任何系统能通过“所有场景”的验证，但可以采取风险优先的方式，可以把验证资源投入到最危险或最常见的失效模式上，建立一个动态更新的风险目录，持续把新出现的问题纳入训练和测试流程。

最后的话

场景理解的核心不是某一个单点技术，而是一组紧密耦合的能力，合适的世界表示、基于丰富数据与合理架构的学习与推理、以及面向实际应用的实时性、鲁棒性与可验证性。它既需要深度学习的表达能力，也需要物理模型与规则的约束，还需要完善的数据闭环来持续改进。

对工程团队来说，场景理解是一项长期的、需要分阶段推进的工作。每一次对表示的优化、每一类边缘场景的数据补采、每一次验证覆盖率的提升，都会直接改善车辆在真实道路上的表现。把“看见”变成“理解”，再把“理解”转化为“可靠行动”，这是自动驾驶安全落地的核心路径。

审核编辑 黄宇