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湖北高天
近日，交通运输部、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司印发《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。
方案提出，开展智能驾驶“端到端”大模型研发与测试。面向公路货运、园区运输、短途接驳等不同类型场景，开展智能测评技术研发与验证，探索建立虚实结合的智能化测试场。
聚焦矿产、集装箱、粮食等大宗货物干线运输场景，开展智能驾驶技术集成应用验证，推进货物运输技术性降本提质增效。
伴随“人工智能+交通运输”国家战略落地，智能驾驶端到端多模态大模型已成为行业技术变革核心赛道。传统模块化智驾架构存在感知、预测、规划模块误差累积、信息割裂、长尾场景泛化能力不足等痛点，而端到端大模型依托统一多模态表征能力，可直接将摄像头、激光雷达、毫米波雷达、定位等原始传感器输入映射为车辆转向、加速、制动控制指令，融合视觉语言动作(VLA)认知推理，实现类人化全局驾驶决策，重构自动驾驶技术链路。
面对端到端大模型的测试挑战，传统的“脚本+规则”测试已无法满足需求，测试体系正朝着“智能化、场景化、闭环化”演进。
1.基于大模型与多智能体的“测试智能体”范式
引入大语言模型(LLM)和“多智能体(Multi-Agent)”架构，将测试从“静态用例执行”升级为“动态测试智能体”。通过大模型解析自然语言需求，自动生成测试场景和断言，并模拟人类测试专家的思维链(Chain-of-Thought)进行复杂场景的推理测试。例如，通过多智能体协作，实现需求解析、场景坐标提取、测试矩阵生成和用例实例化的全链路自动化，显著提升测试用例的生成效率和场景覆盖率。
2.基于“世界模型”的虚实结合闭环测试
端到端大模型对真实路测的依赖度高且成本大，基于“世界模型”的仿真测试成为核心验证手段。世界模型能够根据传感器输入和车辆状态，生成高度逼真的虚拟驾驶环境(如极端天气、复杂路口、危险近失场景)，为模型提供“开环+闭环”的测试平台。在闭环测试中，模型在虚拟环境中不断试错并接收奖励反馈，实现“从错误中学习”，有效弥补了真实路测长尾场景覆盖不足的问题，大幅降低测试成本。
3.基于大模型评估的“非确定性”测试
针对大模型输出的非确定性，测试评估体系需要引入大模型评估(LLM-as-a-Judge)机制。通过大模型对测试输出进行语义理解、事实正确性评估和逻辑一致性打分，替代传统的绝对匹配断言。同时，结合“人机协同(Human-in-the-Loop)”机制，将测试工程师的专业审核作为模型反馈，形成测试-评估-迭代的闭环，持续优化测试评估标准。
智驾端到端大模型的研发测试，正从“人工脚本驱动”向“AI智能体驱动”跨越，从“单一场景验证”向“虚实结合闭环测试”演进。面对大模型带来的非确定性和黑盒挑战，行业需要构建“数据+算力+大模型+仿真”的融合测试体系，通过智能化测试手段持续探索模型的能力边界，为智能驾驶的安全、可靠、规模化落地提供坚实保障。
浙公网安备 33010602000006号
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