真正的高阶智能驾驶 就需要像人一样或者开的比人更好

人类的驾驶技能构建

1️⃣：是来自于一个 中等门槛的驾驶考试【驾照】，变成一个【新手司机】

2️⃣：通过不断的实车训练【驾驶】和教育引导，逐渐构建驾驶经验的积累，特别是对驾驶场景真实世界【包括但不限于各种交通规则，动静态障碍物的预测等等】理解，然后变成一个【老司机】

在这个过程是不是很像我们现在智能驾驶研发中提到的模仿学习+ 强化学习的思路

让我们在简单的探讨一下，随着驾驶技能的提升【老司机程度提高】，我们人类驾驶员是如何分配我们的注意资源呢❓

是不是会出现一个所谓的本能反应【肌肉记忆】，也就是在应对相同复杂的场景，老司机的注意资源占用是比新司机低的多【当然老司机也会有过度自信各种情况】，老司机一次性能开的路也会比新手司机远【也不容易累】

因为针对普通场景的驾驶能力已经印刻到他的本能记忆里面和直觉反应里面。

那么，如果一个老司机遇到一些复杂场景【举个例子，其他城市，复杂路口，低光照，下雨天，浓雾等等】，老司机是怎么解决的呢❓

首先，老司机的注意资源的认知负荷【cognitive load】会大幅度提升，对我们实验室就是做这个的，换句话说类似的，会出现大模型里面的专家模式。老司机通过仔细观察这个世界，慢慢的做出决策，而在这种状态下无论是对静态道路拓扑的选择还是动态交通参与者都会出现完全不一样的风格偏好。

这个还是在我们人类老司机有好多跨驾驶领域的通识【地图，导航，记忆，社会意图，交通规则，通用警觉等等】的基础上，才能最后执行好一个完美跨领域的复杂的点对点的驾驶任务。

如果我们用这个角度去思考🤔，我们怎么做出来真具备高泛化，强稳定，基于数据驱动的一个L4 ？

是不是也要去考虑一下，用人类驾驶员【老司机】的解法去探讨怎么做好一个无限好的L2 或者一个真正的L4？

感谢自动驾驶领域也能开始观察人类的认知方式，我也坚信，这个路线是正确的【语言是我们知识最重要的结晶之一】

关于认知负荷的研究📖可见下🔽：

Gao, Z., Xu, W., Pan, H., Shen, M., & Gao, Z. (2025). Human-Centered Human-AI Collaboration. arXiv:2505.22477.

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