科大研拟人认知编码 自动驾驶仿人类思考(图)

发布 : 2025-6-11  来源 : 明报新闻网


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科大土木及环境工程学系讲座教授杨海（右）率领团队研发「拟人化」自动驾驶系统，让自动驾驶车能像人类司机般「思考」，称有助降低交通风险。旁为论文第一作者鲁洪良。（科大提供）


【明报专讯】科技大学工学院跨学科研究团队最近开发「拟人化认知编码系统」，让自动驾驶车能像人类司机般「思考」，综合判断复杂路?，科大表示有关技术可助整体交通风险降低26.3%，并减低行人及骑单车者等高风险群体的潜在意外51.7%。

科大表示，现时自动驾驶系统的局限包括无法像人类司机全面考虑道路上的多方互动，例如在某些路口优先让路给行人。校方续指出，该校土木及环境工程学系讲座教授杨海率领团队，借鉴神经科学、认知科学和伦理学概念，开发符合人类认知逻辑的编码方案，为自动驾驶系统配备接近真人司机的感知、评估与行动能力。

评估道路使用者速度距离

预判切线 礼让行人

据科大介绍，该系统会评估每个道路使用者，包括行人、单车、电单车与邻近车辆的潜在风险，并分析其速度、相对距离和行为规律，例如路边行走的小孩会被归类为高风险群体；亦会考虑实际情?，主动礼让行人；并可预判，例如思考突然切线会否导致周边司机急煞，或加剧路面挤塞。校方称研究成果近期已在《美国国家科学院院刊》发表，团队正构建大规模数据集，涵盖多地驾驶行为特徵与社会期望。