【前沿】智能驾驶与具身智能简述

简介

什么是智能驾驶

智能驾驶，或常听到的自动驾驶、无人驾驶、辅助驾驶，是指车辆借助传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等）控制器、执行器等硬件设备，结合人工智能、计算机视觉、自动控制等软件技术，在没有或极少人工干预的情况下使车辆完成从感知环境、理解交通场景、规划路径、执行控制这一完整驾驶任务。基于不同自动化程度的划分，Society of Automotive Engineers (SAE) 将自动驾驶分为 L0 至 L5 六个等级，其中 L0 为完全人工驾驶，L1–L3 为辅助/部分自动驾驶，L4–L5 为高度及完全自动驾驶。

什么是具身智能

• 感知—运动耦合：感知（输入）与运动（输出）之间存在双向互动，动作改变环境、环境反馈影响感知。

• 身体形态与环境可供性：智能体的身体构造、传感器配置、运动能力会影响其智能表现；而环境提供的“可供性”（affordances）为其行动提供可能性。

• 上下文与时序适应性：具身智能需要适应环境变化、理解情境、反馈调整，而不仅是静态决策。

总而言之：具身智能不 只是“智能算法”，而是“有身体 + 在环境中行动 + 持续互动 + 反馈学习”的系统。

基本架构

智能驾驶系统的基本架构

典型的智能驾驶架构可分为以下几个环节：

• 感知模块：从多模态传感器收集数据（摄像头、雷达、激光雷达LIDAR 等），经过预处理、特征提取和目标检测、跟踪、分割等，完成对环境的感知。
• 定位与地图模块：包括高精地图、定位算法（如SLAM、视觉惯性里程计），提供车辆在世界坐标系中的精确位置。当然，现在很多情况下，不需要使用高精地图，而是通过感知在BEV空间中建图。
• 融合与场景理解模块：将感知、地图、定位信息融合，生成对交通场景、动态/static 要素（如行人、车辆、停车场、交通信号灯等）的抽象表示。
• 决策规划模块：基于场景理解，车辆做出路径规划、轨迹生成和行为决策（比如是否换道、超车、减速等）。
• 控制执行模块：将轨迹转换为低层控制指令（油门、刹车、转向等），并实现在车辆硬件平台上。
• 系统安全与冗余模块：为了达到系统高可靠性，通常还包括故障检测、安全策略、冗余感知/计算系统等。

以上是传统的智能驾驶系统架构，现在正在往 感知、定位、融合、决策、控制执行 几个模块集成到一个端到端模型中。

具身智能系统的基本架构

典型具身智能系统可以概括为如下 感知-决策-控制 闭环：

• 感知层：传感器采集环境信息（视觉、触觉、里程计、激光测距、惯性测量等）。
• 表示层／理解层：将原始感知数据转化为高层语义或状态表示（例如物体识别、场景语义图、地图、状态估计等）。
• 规划／决策层：根据表示生成行动方案，包括路径规划、运动控制、交互动作等。
• 执行／控制层：将规划转换为具体控制指令，将身体运动或操作任务输出给执行器。
• 反馈与学习层：通过内部或环境返回信号（如状态变化、奖励或损失）进行模型更新或行为调整。

智能驾驶与具身智能的关联

如果我们把智能驾驶系统（车辆）视作具身智能体，那么它具备典型的具身特征：

• 身体／实体载体：车辆本身是物理实体，有传感器、执行器（转向、刹车、加速等）和运动能力。
• 环境交互：车辆与交通环境实时互动——感知路况、规划轨迹、控制行驶。
• 持续操作与反馈：车辆动作产生位置变化、速度变化、状态改变，环境反馈给车辆新的感知数据，构成闭环。
• 时序、动态适应：驾驶环境变化快（交通、天气、行人、车辆等），车辆必须实时适应。

因此从“具身智能”的角度看，智能驾驶不仅是“自动决策”问题，而是一个实体载体在真实世界中持续、动态、物理执行的智能系统，其感知-决策-执行闭环与典型的具身智能高度吻合。

技术互通

在智能驾驶系统中，有多项技术可被映射或迁移至具身智能系统中。具体包括但不限于：

感知与融合技术

• 多模态传感器融合（摄像头、雷达、激光雷达、惯导等）

• 语义分割、目标检测、目标跟踪、行为预测

• BEV（鸟瞰视图）转换与空间表达

• 时空融合模型（例如跨帧感知、时序视频理解）

这些同样是具身智能体需要具备的“理解环境能力”。

决策与规划技术

• 路径规划、轨迹生成

• 行为决策（例如换道、超车、避障）

• 强化学习／模仿学习策略

在具身智能里，决策规划可用于机器人路径、任务执行顺序、协作动作选择。

控制与执行技术

• 车辆控制（转向、加速、刹车）

• 驱动系统、底盘控制

在具身智能体中，执行器、机械臂、四足机器人乃至仿生体均可采用这些控制技术。

系统安全与冗余设计

• 可靠性、安全性、冗余感知系统

• 实时性、低延迟计算、冗错机制

在具身智能中，机器人／载体亦需在复杂环境下可靠运行。

模型与技术方案

• 端到端学习、视觉-语言融合、行为预测

• Vision-Language-Action 模型

• 模拟训练、虚拟场景＋真实迁移（尤为突出）

在具身智能中，机器人往往需在模拟器中大量训练，然后迁移至现实场景。

未来发展趋势

• 统一智能体平台：未来或出现“车＋机器人”融合平台，即车辆既是交通工具也是移动服务载体。
• 大模型＋具身智能：随着 LLM、VLM、VLA 模型发展，未来具身智能体/智能驾驶 会具备更强的“视觉-语言-动作”能力。
• 跨场景泛化能力：车辆控制与执行能力 扩展至 机器人执行能力，机器人做车队协作、物料搬运、巡检等任务。
• 软硬件协同优化：自动驾驶中已有软硬件联合优化（芯片、算法、传感器、系统一体化），具身智能亦将如此。
• 生态系统化发展：如汽车生态、智能驾驶生态，将向机器人生态延伸，实现“智能体互联、协作学习、快速演化”。

参考链接

https://www.nvidia.com/en-us/glossary/embodied-ai/