股票配资门户有哪些强化学习方法使车辆在仿真环境中不断试错实现自我优化

　　文：清华大学车辆与运载学院教授李升波

　　重庆大学机械与运载学院教授郭钢

　　北京理工大学机械与车辆学院教授何洪文

　　吉林大学车辆工程学院张英朝

　　清华大学车辆与运载学院副研究员刘宗巍

　　武汉理工大学汽车学院教授陈一哲

　　清华大学车辆与运载学院助理教授任东升

　　美团算法专家关阳

　　当汽车产业迈入智能化时代，人工智能正以颠覆性力量打破传统格局，推动行业从 “跟随式创新” 向 “定义未来规则” 跨越。从 L3 级自动驾驶的普及冲刺到智能座舱的情感化升级，从电池安全的智能预警到产业链的协同重构，AI 已成为重塑全球汽车产业竞争坐标系的核心变量。来自清华大学、吉林大学、北京理工大学、重庆大学、武汉理工大学、美团等高校及企业的8位专家围绕车用 AI 的发展趋势、技术融合、产业变革等关键议题，勾勒出未来 3-5 年汽车智能化的清晰蓝图。

　　车用 AI 关键趋势：

　　智能汽车量产突破与技术架构升级

　　清华大学李升波教授指出，AI正驱动汽车领域形成“应用落地“与“技术深耕”双线并进的格局。应用上，L2级辅助驾驶加速普及，Robotaxi、无人货运等L4级自动驾驶应用也已进入万辆级示范运营阶段，标志着智能汽车从“技术验证”迈向“规模化商用”的新阶段。

　　这一突破得益于两大技术演进：在模型架构上，随着车端算力逐渐迈入1000 TOPS时代，端到端模型与大语言模型得以融合，使车辆深度理解驾驶环境并做出拟人化决策，实现具备人机交互与推理能力的驾驶智能；在训练算法上，强化学习方法使车辆在仿真环境中不断试错实现自我优化，显著提升了关键长尾场景下的安全性和智能性。

　　AI × 汽车：

　　三大领域开辟技术融合新范式

　　AI不仅驱动了智能驾驶技术的升级，也重塑了汽车的产品形态与产业价值。清华大学李升波教授预测，AI将在自动驾驶、智能座舱、智能制造三大领域催生深度融合新范式：

　　1、自动驾驶：端到端方案驱动复杂场景能力跃升

　　相比于传统的以规则驱动为核心、分模块的技术方案，端到端技术方案将所有模块神经网络化，能够从海量驾驶数据中学习驾驶技能，实现各模块的联合优化与参数更新，最终得到从感知结果到控制命令的直接映射，具有巨大的技术潜力。加上强化学习自我探索与自主迭代的类人学习机理，模型性能潜力有望超越人类驾驶水平。

　　2、智能座舱：从 “交通工具” 到 “智能移动空间”

　　智能座舱正推动汽车从单纯的交通工具向集出行、办公、娱乐于一体的多功能空间机器人转变。通过手势、语音等多模态交互、驾驶员状态监测与情感计算等功能，实现从“被动响应”到“主动交互”的跨越。结合跨设备互联等技术，智能座舱将深度融合个性化生态内容，显著提升驾驶体验。

　　重庆大学郭钢教授认为，当前AI座舱已进入“多模态情感交互”阶段：语音系统可支持“可见即可说”、跨音区连续对话，一次唤醒可并行处理多条指令，同时能够实现模糊指令的识别；情感引擎融合面部微表情与方向盘心率，实时评估疲劳或情绪波动，联动氛围灯、香氛与座椅，实现主动关怀。行业调研表明，语音交互已成为新能源购车决策的重要考量，用户高频使用且付费意愿强；情感识别因体验新颖、实用兼得，整体满意度保持八成以上。目前相关技术仍处于小批量上车阶段，尚未达到规模化商用，后续有望带动座舱域控算力向百TOPS级别升级，推动软硬一体的新盈利模式。

　　3、智能制造：全域无人化推动效率与精度双提升

　　在汽车制造环节，AI 将进一步提升工厂无人化水平：一方面，通过特定工位的定制化具身机器人，优化组装环节的自动化率；另一方面，借助封闭厂区的自动驾驶技术，配合整车功能的自动化执行，可逐步实现从零部件组装到整车下线检测全流程的无人化运营。AI正以“定制化+自动化”双路径，重构智能制造的效率边界。

　　AI 重塑汽车产业链：

　　从产品力到管理力的全维度升级

　　AI 并非单纯的技术工具，更是推动汽车产业链全方位变革的 “基础设施”。清华大学刘宗巍老师指出，AI 对产业链的影响集中在三大维度：

　　一是产品力突破，AI将催生新汽车产品形态并升维用户体验；二是创造力跃迁，AI将驱动研产供销服一体化的全业务链协同创新体系；三是管理力进阶，AI还将显著提升企业的运营效率和决策质量。

　　在此前景下，多要素融合、多主体协同的生态化发展模式将以空前的广度、深度和力度加快落地。展望未来，车企、科技公司和学术机构等各类不同主体，一方面，可以基于数据并在AI赋能下形成底层连接和实时互动，真正实现“你中有我、我中有你”；另一方面，应着力构建各自业务领域内专业化的AI智能体，进而形成多智能体协作的群体智能，最终实现汽车产业、企业以及产品持续性的自生成、自组织、自治理和自进化。

　　技术融合引爆点：

　　AI 破解汽车核心领域痛点

　　除了宏观的产业变革，AI 在汽车核心技术领域的深度应用，正逐一破解行业长期面临的痛点，从车身设计、电池技术到热管理，形成多个 “技术融合引爆点”。

　　1. 多材料车身设计：AI 平衡轻量化与安全性，设计效率倍增

　　武汉理工大学陈一哲教授认为，在汽车多材料车身设计里，AI就像个经验丰富的老师傅，能快速找出既轻又安全的方案。它通过分析海量的材料特性、碰撞数据和结构方案，在电脑里模拟成千上万次“碰撞测试”和受力情况。AI多次分析后，能自动找出哪里必须用高强度钢保证安全，哪里可以换成更轻的铝或碳纤维来减重；它会优化保险杠、车架关键部位的材料和形状，确保碰撞时能有效吸能，同时把车顶、车身面板等不太受力的地方换成轻质材料；整个过程比传统手工设计快得多，考虑得更周全，最终目的就是在安全一点不打折扣的前提下，让车身尽可能轻下来。

　　2. 电池技术革新：从材料设计到安全预警，AI 全链条赋能

　　电池作为新能源汽车的核心部件，其材料创新、工艺优化与安全保障均离不开 AI 的支撑。

　　北京理工大学何洪文教授认为，在材料设计方面，通过机器学习分析海量材料数据，预测电池新结构/组份的性能，加速材料筛选与设计，大幅缩短研发周期，同时借助生成式模型，可探索满足特定性能目标的全新材料微观/宏观设计方案；在制造工艺设计方面，通过人工智能技术优化生产工艺参数，并运用计算机视觉技术提高电池部件的制造缺陷检测精度，实现产品一致性和良品率提升、能耗降低。

　　针对固态电池的热失控风险，AI 更实现了安全预警的突破性进展。何洪文教授指出，电池安全状态特征参量的高灵敏实时监测对于感知电池异常至关重要。受限于电池系统限域空间和成本约束，电池传感测量信息有限，而通过AI模型可精准刻画出电池多维安全参量跨时空多尺度的耦合关系，实现有限传感条件下大幅提升安全参数感知能力。在电池安全预警方面，通过AI模型可有效识别锂枝晶生长形貌、气体释放、压力变化等故障征兆，同时，运用可视化及故障推演技术，预警提前时间可提升至数天甚至数月。

　　此外，在电芯设计领域，清华大学任东升老师表示，电池产品设计技术按照时间进展可以分为三代：第一代为实验试错，第二代是仿真驱动正向设计，第三代技术则是智能化全自动设计。与传统的实验试错法不同，以仿真和AI驱动的电池设计技术秉承“未造先知”的理念，通过构建电池构效关系仿真模型，将电池设计参数与性能紧密联系，并采用人工智能算法加速模拟仿真与虚拟迭代过程，快速高效地得到所需的性能表现与电芯设计参数，大幅提高研发效率与产品质量，降低研发成本。

　　3. 整车热管理：多域协同控制实现 “舒适性 + 节能” 双目标

　　吉林大学张英朝教授认为，AI 技术可与整车热管理深度结合，通过AI构建整车热管理多域协同的流热系统数字孪生模型；通过AI构建个性化、智能化的座舱热舒适性环境；通过AI利用数字孪生模型和大数据实现汽车整车热管理控制系统虚拟标定；通过AI和大数据以及云控制制定热管理各系统部件协同运行，实现整车最低能耗运行。然而依赖AI的整车热管理多物理场模型化、数据化还需要多学科协同工作，为AI发挥作用提供基础。

　　自动驾驶技术跃迁：

　　AI 大模型驱动范式革命

　　当前，AI 大模型与端到端架构正推动自动驾驶从 “专家规则驱动” 向 “数据驱动” 跨越，美团算法专家关阳博士指出，当前有两大技术突破成为关键引擎：

　　一是模型架构革新：从传统端到端架构升级到视觉-语言-动作多模态架构，整合感知、决策、控制多个模块，引入驾驶指令和场景理解能力，决策透明度和驾驶泛化性大幅提升。

　　二是训练算法升级：在模仿学习训练基础上，引入强化学习微调算法，解决因果混淆和分布飘移难题，对齐人类驾驶偏好，驾驶安全性与合规性大幅提升。

　　结语：

　　AI 定义汽车产业新未来

　　从自动驾驶的量产冲刺到智能座舱的情感化升级，从电池安全的智能防护到产业链的协同重构，AI 正以 “全场景、全链条、全主体” 的渗透力，推动汽车产业完成从 “交通工具” 到 “智能移动空间” 的质变。在这一进程中，中国企业正凭借技术创新与生态协同，从 “跟随者” 转变为 “规则定义者”，为全球汽车产业的智能化变革提供 “中国方案”。未来，随着 AI 技术的持续深耕，汽车产业将迎来更广阔的想象空间，重构全球竞争的新坐标（603040）系。

　　第三十二届中国汽车工程学会年会暨展览会(SAECCE 2025)将于10月21-24日举办。SAECCE 2025以AI全面赋能汽车为核心主线,设置人工智能主论坛。

　　围绕AI+整车热管理，设置整车智能热管理与座舱热舒适性专题论坛；

　　围绕AI+动力电池，设置动力电池智能化管理与控制，动力电池智能设计、制造与安全检测两场专题论坛；

　　围绕AI+智能驾驶，设置大模型助力的自动驾驶先进仿真技术与工具链、自动驾驶数据闭环关键技、AI大模型和端到端自动驾驶三场专题论坛；

　　围绕AI+智能座舱，设置智能座舱中的自然人机交互技术新进展、下一代高阶认知智能座舱形态与关键技术两场专题论坛；

　　围绕AI+汽车安全，设置人工智能安全圆桌论坛；

　　围绕AI+智能制造，设置AI视角下的数智化生产体系创新与实践、基于大模型的数智化供应链能力建设、大模型在汽车智能制造中的创新应用三场专题论坛；

　　围绕具身智能体，设置具身智能驱动汽车产业变革、汽车具身智能系统框架研讨会两场专题论坛。

　　届时东风、长安、比亚迪（002594）、广汽、吉利、蔚来、小鹏、理想、小米、华为、腾讯、字节、美团、英伟达、Waymo、滴滴、地平线、小马智行、黑芝麻（000716）、光轮智能、科大讯飞（002230）、德赛西威（002920）、斑马智行等多家整车及科技创新与人工智能企业高层、核心技术骨干、工程师将现场披露最新技术进展与突破。

　　更有清华大学、北京大学、美国伊利诺伊州立大学、加拿大多伦多大学、西湖大学、华中科技大学、香港中文大学、意大利热那亚大学、北京科技大学、中科院自动化所、上海科技大学、上海人工智能实验室等10余家国内外高校与科研机构AI团队核心成员分享最新研究进展。

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