ITCOW牛新网 12月23日消息，清华大学智能产业研究院研发团队近日在具身智能与自动驾驶融合领域取得突破性进展，首创“驾驶-思考”训练框架，通过人类脑电信号认知特征提升自动驾驶系统在复杂环境下的决策安全性。该项成果已被人工智能顶级会议NeurIPS 2025收录。
传统端到端自动驾驶模型依赖视觉标签训练，难以应对突发路况。研究团队创新性地采集驾驶员脑电信号与道路视频的多模态数据，利用通用脑电大模型提取人类认知特征，通过对比学习使自动驾驶视觉网络模拟人类驾驶员的判断逻辑。据ITCOW牛新网了解，该技术采用两阶段训练模式，实际部署时仅需车载摄像头即可调用已习得的认知能力，无需额外安装脑电采集设备。
实验数据显示，在nuScenes数据集和Bench2Drive仿真平台测试中，采用脑电认知增强的自动驾驶模型规划轨迹误差显著下降，碰撞率降低18%至26%。尤其在车辆突然切入等高风险场景中，系统展现出接近人类的防御性驾驶策略。这项技术为自动驾驶安全性能提升开辟了新路径，推动脑科学与人工智能的深度融合迈向实用化阶段。