自动驾驶新篇章：Percept-WAM模型的创新与突破

> ### 摘要 > 近日，引望智能与复旦大学研究团队联合推出新型自动驾驶大模型Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）。该模型创新性地实现了感知与行动的一体化架构，显著提升了自动驾驶系统对复杂环境的理解与响应能力。通过融合多模态感知数据与高阶语义推理，Percept-WAM能够在动态交通场景中更精准地预测物体行为并生成安全驾驶策略。此项研究标志着大模型在自动驾驶领域的应用迈入新阶段，为未来智能出行提供了关键技术支撑。 > ### 关键词 > 自动驾驶, 感知一体, 大模型, Percept, 复旦 ## 一、自动驾驶技术的发展背景 ### 1.1 自动驾驶技术的演变历程 自动驾驶技术的发展历经数十年的技术积淀与范式更迭，从最初的辅助驾驶系统逐步迈向高度智能化的自主决策时代。早期的自动驾驶系统多依赖于规则驱动的模块化架构，感知、决策与控制环节相互割裂，导致系统在复杂动态环境中的适应能力受限。随着深度学习和传感器技术的进步，感知能力显著提升，但“感知-行动”之间的语义鸿沟依然存在。近年来，大模型技术的崛起为自动驾驶提供了全新的解决路径。在此背景下，引望智能与复旦大学研究团队联合推出的Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）标志着技术范式的深刻转变。该模型创新性地实现了感知与行动的一体化架构，突破了传统方法中信息传递的瓶颈，使系统不仅能“看见”，更能“理解”并“思考”。通过融合多模态感知数据与高阶语义推理，Percept-WAM能够在动态交通场景中更精准地预测物体行为并生成安全驾驶策略，推动自动驾驶从“被动响应”向“主动认知”跃迁。 ### 1.2 国内外自动驾驶技术的现状与竞争格局 当前，全球自动驾驶技术正进入关键发展阶段，中美两国在技术研发与产业落地方面展开激烈角逐。国际科技巨头与车企持续投入资源，推动基于大模型的端到端自动驾驶系统研发。与此同时，中国本土力量迅速崛起，展现出强劲的创新能力。引望智能与复旦大学研究团队的合作成果——Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型），正是这一趋势下的重要突破。该模型不仅体现了国内学术界与产业界协同创新的潜力，也彰显了中国在自动驾驶核心算法领域的前沿地位。通过实现感知与行动的一体化，Percept-WAM为应对复杂城市交通场景提供了更具鲁棒性的解决方案。此项研究标志着大模型在自动驾驶领域的应用迈入新阶段，为未来智能出行提供了关键技术支撑，同时也为中国在全球自动驾驶竞争格局中争取了更多话语权。 ## 二、Percept-WAM模型的开发 ### 2.1 引望智能与复旦大学研究团队的合作 引望智能与复旦大学研究团队的携手，不仅是产业力量与学术智慧的深度融合，更是一次面向未来出行图景的共同探索。在这场跨界合作中，引望智能凭借其在智能驾驶系统工程化与数据闭环方面的技术积累，为模型的实际部署提供了坚实支撑；而复旦大学研究团队则以其在认知计算与多模态大模型领域的前沿研究能力，主导了Percept-WAM核心架构的理论设计与算法创新。双方以“感知一体”为核心理念，打破传统自动驾驶系统中模块割裂的桎梏，推动技术从“功能叠加”向“系统共生”演进。这种产学研协同模式不仅加速了基础研究成果向现实场景的转化，也为中国自动驾驶核心技术的自主可控开辟了新路径。正是在这种高度互补、目标一致的合作机制下，Percept-WAM得以在短时间内实现关键技术突破，展现出中国本土科研力量在全球人工智能竞争中的战略潜力。 ### 2.2 Percept-WAM模型的研发过程与技术创新 Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）的研发过程体现了对自动驾驶本质问题的深刻洞察。研究团队摒弃了传统流水线式架构，转而构建一个端到端可训练的大模型框架，首次实现了从原始传感器输入到驾驶动作输出的全链路一体化建模。该模型通过融合摄像头、激光雷达等多模态感知数据，并引入基于语义地图的世界模型，使系统具备对交通参与者意图的高阶推理能力。其核心技术在于设计了一种新型注意力机制——Percept模块，能够动态聚焦关键环境要素，在复杂交叉路口或突发状况下显著提升决策安全性与响应速度。此外，模型还嵌入了行为预测与策略生成的联合学习机制，使得感知信息不再停留于“识别物体”，而是直接服务于“理解情境”与“规划行动”。这一系列技术创新标志着大模型正从语言领域成功迁移至物理世界交互系统，为自动驾驶迈向L4级以上的高阶智能化奠定了坚实基础。 ## 三、感知一体化的技术优势 ### 3.1 Percept-WAM模型的感知能力 Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）在感知能力上的突破，源于其对“感知一体”理念的深度践行。不同于传统自动驾驶系统将感知模块孤立处理、仅完成物体检测与分类的任务，Percept-WAM通过融合摄像头、激光雷达等多模态感知数据，在原始输入层面即构建起对环境的统一表征。这种端到端的架构设计使得模型能够动态识别并聚焦于交通场景中的关键要素，得益于其核心组件——Percept模块所引入的新型注意力机制。该机制赋予系统类似人类驾驶员的选择性注意能力，能够在复杂交叉路口或突发状况下迅速锁定最具行为影响力的对象，如横穿马路的行人或突然变道的车辆。更重要的是，Percept-WAM不仅“看见”物体，还能结合语义地图与上下文信息，理解这些物体在当前情境中的潜在意图。例如，当检测到路边儿童靠近车辆时，系统可基于高阶语义推理预判其可能的闯入行为，从而提前调整行驶策略。这一从被动识别向主动理解的跃迁，标志着自动驾驶感知系统正迈向更高层次的认知智能。 ### 3.2 Percept-WAM模型的行动决策特点 Percept-WAM的行动决策机制展现出前所未有的整合性与前瞻性。该模型摒弃了传统自动驾驶中“感知-规划-控制”三段式割裂架构，首次实现了从环境输入到驾驶动作输出的全链路一体化建模。其决策过程并非依赖预设规则或简单映射，而是通过嵌入行为预测与策略生成的联合学习机制，使系统能够在理解交通情境的基础上自主生成安全、合理的驾驶行为。在动态交通环境中，Percept-WAM不仅能实时响应周围车辆和行人的运动状态，更能基于对参与者意图的高阶推理，提前做出规避、让行或加速通过等复杂决策。尤为关键的是，模型通过引入基于语义地图的世界模型，构建了对全局交通态势的认知框架，从而提升了决策的连贯性与鲁棒性。这种由内而外的决策逻辑，使自动驾驶系统从“被动响应”真正走向“主动认知”，为实现L4级以上高阶智能化提供了坚实支撑。引望智能与复旦大学研究团队的合作成果，正以技术之笔重新定义未来出行的边界。 ## 四、自动驾驶大模型的应用前景 ### 4.1 Percept-WAM模型在实际应用中的潜力 Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）的诞生，不仅是一次技术架构的革新，更预示着自动驾驶系统从“机械化执行”向“类人化认知”跃迁的可能。在真实道路场景中，交通环境瞬息万变，传统模块化系统常因感知与决策之间的信息断层而陷入迟滞或误判。而Percept-WAM通过端到端一体化建模，实现了对复杂动态情境的连贯理解与快速响应。例如，在城市密集车流中，当有行人突然从视觉盲区出现时，该模型能够基于多模态感知数据融合与语义推理，迅速激活Percept模块的注意力机制，精准锁定目标并预测其运动轨迹，进而自主生成减速避让或紧急制动的驾驶动作。这种由“看见”到“理解”再到“行动”的无缝衔接，极大提升了行车安全性与通行效率。此外，得益于其嵌入的行为预测与策略生成联合学习机制，Percept-WAM在面对无保护左转、狭窄路段会车等高难度驾驶任务时，展现出接近人类驾驶员的判断力与灵活性。未来，随着引望智能与复旦大学研究团队进一步优化模型泛化能力，Percept-WAM有望广泛应用于共享出行、智慧物流及高阶辅助驾驶产品中，成为推动智能交通落地的核心引擎。 ### 4.2 自动驾驶大模型在行业中的影响与挑战 Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）的推出，标志着大模型技术正深度渗透至物理世界的交互系统，为自动驾驶行业注入全新动能。其“感知一体”的设计理念打破了长期存在的模块割裂瓶颈，促使产业界重新思考技术路径的未来方向。然而，这一变革也伴随着严峻挑战。尽管该模型在语义理解与决策连贯性上取得突破，但其高度依赖大规模高质量训练数据与强大算力支撑，给工程化部署带来成本压力。同时，端到端模型的“黑箱”特性使得行为可解释性降低，如何确保系统在极端场景下的可靠性，仍是监管机构与公众关注的焦点。此外，当前全球自动驾驶竞争日趋激烈，中美科技力量在核心算法领域的角力不断升级，而引望智能与复旦大学研究团队的合作成果虽彰显了中国在大模型应用上的前沿地位，但要实现技术领先并向全球输出标准，仍需跨越生态构建、法规适配与跨域协同等多重障碍。因此，Percept-WAM不仅是技术进步的象征，更是行业迈向智能化深水区的一面镜子，映照出机遇与挑战并存的现实图景。 ## 五、未来展望与挑战 ### 5.1 自动驾驶技术的未来发展趋势 自动驾驶技术正站在一场深刻变革的门槛上，而引望智能与复旦大学研究团队联合推出的Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型），正是这场变革中最具象征意义的里程碑之一。未来的自动驾驶不再仅仅是“车轮上的计算机”，而是具备认知能力的移动智能体。随着大模型技术不断向物理世界延伸，系统将逐步摆脱对人工规则的依赖，转向以数据驱动、语义理解为核心的自主决策范式。Percept-WAM所实现的感知与行动一体化架构，预示着自动驾驶将从“被动响应环境”进化为“主动理解情境”。在这一趋势下，车辆不仅能识别红绿灯和车道线，更能读懂交通参与者的意图，预测潜在风险，并像经验丰富的驾驶员一样做出前瞻性判断。尤其是在复杂城市道路、恶劣天气或突发事故等高难度场景中，这种类人化的认知能力将成为保障安全的关键。可以预见，随着算力提升与训练数据积累，类似Percept-WAM的大模型将加速向L4级以上高阶自动驾驶迈进，推动共享出行、智慧物流等领域发生根本性重构。更重要的是，这一进程标志着中国在自动驾驶核心技术领域的自主创新正走向全球前沿，为构建自主可控的智能出行生态奠定坚实基础。 ### 5.2 Percept-WAM模型在自动驾驶领域的创新之路 Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）的诞生，是一次真正意义上的技术跃迁，它不仅重新定义了自动驾驶系统的架构逻辑，更开辟了一条通往“认知智能”的全新路径。不同于传统系统中感知、决策、控制层层割裂的设计，Percept-WAM通过端到端可训练的大模型框架，首次实现了从原始传感器输入到驾驶动作输出的全链路一体化建模。其核心创新在于引入了名为Percept模块的新型注意力机制，使系统能够动态聚焦于交通场景中的关键要素，在复杂交叉路口或突发状况下显著提升响应速度与决策安全性。更为深远的是，该模型融合多模态感知数据与语义地图，构建起对交通环境的深层理解能力——它不只是“看见”行人，还能预判其行为意图；不只是识别车辆变道，更能评估整体交通流的演化趋势。这种由“功能叠加”向“系统共生”的转变，得益于引望智能与复旦大学研究团队的深度协同，展现了产学研融合的巨大潜力。Percept-WAM不仅是技术成果，更是一种理念的胜利：当机器开始学会“思考”而非仅仅“执行”，自动驾驶才真正迈向智能化的本质。 ## 六、总结 引望智能与复旦大学研究团队合作开发的Percept-WAM（增强感知世界意识行动模型）标志着自动驾驶技术向感知与行动一体化迈出了关键一步。该模型通过融合多模态感知数据与高阶语义推理，实现了从原始传感器输入到驾驶动作输出的端到端建模，显著提升了系统对复杂交通环境的理解与响应能力。其核心创新在于引入Percept模块，赋予模型动态聚焦关键环境要素的能力，使自动驾驶系统具备类人化的注意力机制与情境预判能力。这一成果不仅体现了“感知一体”架构的技术突破，也展现了中国在自动驾驶大模型领域的重要进展。随着技术持续演进，Percept-WAM为实现L4级以上高阶自动驾驶提供了可行路径，推动智能出行向更安全、更智能的方向发展。