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技術(shù)文章
近年來，伴隨自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，行業(yè)對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴(kuò)展性提出了更高要求。尤其在數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代、長尾場景驗(yàn)證及安全冗余驗(yàn)證等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中，高保真、高復(fù)雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統(tǒng)場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當(dāng)前智能駕駛系統(tǒng)對大規(guī)模、多模態(tài)、真實(shí)物理驅(qū)動場景的需求。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，基于生成式AI的4D場景生成技術(shù)迅速興起，構(gòu)建了從環(huán)境建模、行為重建到視覺渲染的完整鏈條，正在重塑自動駕駛仿真驗(yàn)證的技術(shù)基礎(chǔ)。
本文將從技術(shù)背景、系統(tǒng)能力、核心技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用四個方面，系統(tǒng)梳理AI驅(qū)動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實(shí)踐價值。
自動駕駛測試需要應(yīng)對極其復(fù)雜的交通場景，包括非結(jié)構(gòu)化路口、弱交通規(guī)則區(qū)域、罕見天氣、低照度場景，以及多主體交互引發(fā)的不確定性行為等。當(dāng)前基于真實(shí)數(shù)據(jù)采集或手工建模的方式存在如下限制：
（1）采集成本高：依賴實(shí)車、實(shí)景、多模態(tài)同步設(shè)備，周期長、數(shù)據(jù)稀疏；
（2）稀有場景不足：事故場景、異常行為等真實(shí)比例極低，難以高質(zhì)量復(fù)現(xiàn)；
（3）組合爆炸問題：參數(shù)空間（如天氣、時間、交通密度）指數(shù)級增長，難以人工覆蓋；
（4）場景可控性弱：缺乏可調(diào)控的語義接口，測試粒度不足。
生成式AI具備從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在分布、生成新組合樣本的能力。其引入使得場景構(gòu)建從“手工定義"轉(zhuǎn)向“自動生成"，具備如下優(yōu)勢：
（1）能構(gòu)造真實(shí)但未見過的長尾組合；
（2）能對目標(biāo)測試策略進(jìn)行定向增強(qiáng)（如遮擋率、交通密度等指標(biāo)）；
（3）可支持大規(guī)模仿真測試平臺的持續(xù)供場；
（4）支持動態(tài)交互與時間演進(jìn)建模，構(gòu)建完整4D語義閉環(huán)。
所謂4D場景生成，核心在于“空間 + 時間"的聯(lián)合建模能力，既要對物理環(huán)境建模，也要對場景中各類參與者的行為軌跡進(jìn)行動態(tài)建模與演化。典型的系統(tǒng)能力包括：
（1）幾何/語義重建能力：生成準(zhǔn)確的道路、建筑、交通設(shè)施等結(jié)構(gòu)化環(huán)境，并附帶完整語義標(biāo)簽；
（2）多主體行為建模能力：生成車輛、行人、非機(jī)動車的時序軌跡，滿足行為邏輯與交互合理性；
（3）高保真視覺建模能力：輸出具備真實(shí)紋理、光照與傳感器特性的圖像序列；
（4）物理一致性約束能力：保持交通規(guī)則、實(shí)體尺寸、運(yùn)動學(xué)約束等基本物理一致性；
（5）模態(tài)可控能力：支持控制場景的天氣、時間、視角、密度、行為模式等關(guān)鍵參數(shù)。
在不同技術(shù)路徑中，上述能力往往由多個模塊聯(lián)合實(shí)現(xiàn)，從數(shù)據(jù)驅(qū)動的軌跡預(yù)測模型，到神經(jīng)渲染網(wǎng)絡(luò)，再到多模態(tài)融合仿真接口，共同構(gòu)成完整的4D場景生成流水線。
NeRF是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體積渲染方法，通過對空間點(diǎn)位置與觀察方向的編碼，學(xué)習(xí)輸出每個點(diǎn)的顏色與密度，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的三維重建與新視角圖像合成。
（1）技術(shù)特點(diǎn)
- 具備很高的渲染保真度；
- 支持任意視角合成，適用于多視圖重建任務(wù)；
- 對遮擋、反射、透明等復(fù)雜視覺效果建模能力強(qiáng)。
（2）局限性
- 訓(xùn)練效率低，渲染速度慢；
- 不原生支持動態(tài)場景；
- 依賴多視角密集數(shù)據(jù)輸入。
NeRF更適合作為小規(guī)模高精重建模塊，用于城市局部區(qū)域或典型交互區(qū)域建模。
EmerNeRF的自動駕駛場景重建真值/渲染值對比
3D Gaussian Splatting 是近年來提出的高效神經(jīng)渲染方法，由 Inria 團(tuán)隊(duì)于 2023 年發(fā)布。它采用高斯分布建模離散點(diǎn)云，在屏幕空間進(jìn)行潑濺（splatting）操作，從而實(shí)現(xiàn)對三維場景的實(shí)時渲染。不同于 NeRF 使用體積積分的方式，3DGS 將空間中的顏色和密度建模為可渲染的高斯球體，渲染效率顯著提升。
其主要優(yōu)勢包括：
（1）很高的渲染效率：相比 NeRF 快數(shù)百倍，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時或近實(shí)時的圖像合成；
（2）訓(xùn)練速度快：幾十秒到幾分鐘即可完成一個中等規(guī)模場景的建模；
（3）結(jié)構(gòu)緊湊，易于部署：渲染結(jié)構(gòu)不依賴深度網(wǎng)絡(luò)推理，適合本地仿真引擎嵌入；
（4）視覺質(zhì)量優(yōu)異：保留了 NeRF 的軟陰影、光照過渡與遮擋關(guān)系等特性。
在自動駕駛仿真系統(tǒng)中，3DGS 可用于從多視角圖像或視頻中重建真實(shí)道路場景，為感知模型提供高保真圖像合成能力，適用于傳感器回放、虛擬重構(gòu)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等場景，是當(dāng)前神經(jīng)渲染領(lǐng)域中效率與質(zhì)量兼具的重要方案之一。
基于3DGS的S3Gaussian算法提出的重建流程
log2world是一種將自動駕駛原始數(shù)據(jù)（如ROS bag、CAN log、傳感器幀）自動轉(zhuǎn)化為可視、可交互仿真場景的工具鏈。主要功能包括：
（1）根據(jù)IMU與GNSS數(shù)據(jù)還原車輛軌跡；
（2）使用圖像與點(diǎn)云重建環(huán)境幾何與紋理；
（3）提取行為序列并重建動態(tài)參與者；
（4）輸出統(tǒng)一格式場景文件，支持仿真平臺直接加載（如Unreal、CARLA、LGSVL等）。
log2world顯著降低了真實(shí)場景數(shù)字化與復(fù)現(xiàn)成本，是構(gòu)建基于真實(shí)行為數(shù)據(jù)的4D測試場景的重要手段。
用于Log2World仿真的流程示例(IVEX+aiSim)
生成式AI+4D場景生成技術(shù)目前已在以下典型場景中形成落地：
（1）閉環(huán)驗(yàn)證系統(tǒng)：自動識別模型薄弱場景，動態(tài)生成補(bǔ)全，形成仿真-訓(xùn)練-驗(yàn)證閉環(huán)；
（2）多模態(tài)數(shù)據(jù)生成引擎：結(jié)合仿真接口輸出RGB圖像、深度圖、點(diǎn)云、語義標(biāo)簽等，用于感知模型訓(xùn)練；
（3）長尾用例擴(kuò)增：生成特定條件組合下的稀有事件，如夜間施工、交通事故、人車混行等；
（4）仿真平臺集成：與CARLA、Unreal、aiSim等平臺對接，作為自動構(gòu)圖/行為驅(qū)動模塊使用；
（5）城市級數(shù)字孿生：快速還原城區(qū)典型路段結(jié)構(gòu)及交通特征，支持區(qū)域智能交通仿真與決策測試。
未來，隨著大模型融合語義驅(qū)動生成（如Prompt-to-Scene）、行為軌跡生成器與語義控制接口集成、生成內(nèi)容與實(shí)車反饋協(xié)同優(yōu)化機(jī)制的發(fā)展，AI生成的4D場景將成為自動駕駛數(shù)據(jù)體系中的基礎(chǔ)設(shè)施，為模型迭代、安全驗(yàn)證與持續(xù)運(yùn)營提供核心支撐。
4D場景生成技術(shù)正從研究階段走向規(guī)模應(yīng)用，構(gòu)建出兼顧真實(shí)性、復(fù)雜性與效率的場景生成能力，是實(shí)現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)仿真閉環(huán)與持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵引擎。
生成式AI正逐步承擔(dān)起從世界建模者到智能驗(yàn)證者的角色，其影響力正在由測試階段擴(kuò)展至研發(fā)、訓(xùn)練、部署等完整流程?？梢灶A(yù)見，未來的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)，將越來越依賴于這一類“生成驅(qū)動的智能仿真基礎(chǔ)設(shè)施"。
▍參考文獻(xiàn)
1. EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
2. S3Gaussian: Self-Supervised Street Gaussians for Autonomous Driving
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