在自动驾驶与具身智能领域，**行为预测（Behavior Prediction）**的十年（2015–2025）是一场从“几何轨迹推演”向“社会语义理解”的认知跃迁。

预测系统的目标是回答一个核心问题：“周围的交通参与者下一步要做什么？”。以下是这十年的三大技术阶段演进：

一、 预测范式的三大代际

1. 物理模型与启发式阶段 (2015–2018)

• 核心逻辑： 基于运动学公式（匀速 CV、匀加速 CA、恒定转弯率 CTRV）。
• 特征： 系统假设行人或车辆会沿着当前的物理惯性继续运动，或者根据人工定义的“地图约束”（如车道中心线）进行投影。
• 局限性： 无法处理“非线性”意图。例如，当一辆车在十字路口减速时，物理模型无法判断它是要礼让直行还是准备左转，导致智驾系统频繁出现“幽灵刹车”。

2. 深度学习与多路径概率阶段 (2019–2022)

• 核心逻辑： 引入 RNN/LSTM 和 CNN，结合高精地图信息。

• 技术突破：

• 多模态预测（Multi-modal）： 系统不再只给出一个预测结果，而是给出多个可能的轨迹分支（如： 概率直行， 概率左转， 概率停车），并带有概率分布。

• 热力图（Heatmaps）： 利用卷积神经网络生成环境占据概率图，识别出障碍物最可能出现的区域。

• 局限性： 忽略了“交互性”。系统往往将周围车辆视为死物，而没有意识到自己的行为也会影响对方（例如：我加速，对方可能会放弃变道）。

3. 交互式 Transformer 与交互大模型阶段 (2023–2025)

• 核心逻辑： 注意力机制（Attention） 与 博弈论（Game Theory） 的融合。
• 前沿特征：
• 交互预测（Interactive Prediction）： 引入交互模型。系统会思考：“如果我切入这个车道，后方车辆会减速还是加速？”。实现了从“单体预测”到“联合预测”的跨越。
• 端到端意图理解： 基于 VLA（视觉-语言-动作） 大模型。系统不仅看轨迹，还看“语义”。例如：识别出路边挥手的交警、准备过马路但正在低头看手机的行人。
• 长时序预测： 预测时长从早期的 秒提升至 以上，支持更远距离的决策规划。

二、 核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：生成式预测 (World Models)

在 2025 年，预测系统演进出了一个终极形态：世界模型（World Models）。
系统不再是单纯地计算坐标，而是在脑中“生成未来”。通过大规模视频预训练，智驾芯片（如 Orin/Thor）可以在毫秒内模拟出未来数秒内可能发生的多种视觉演变场景。

• 闭环自诊： 预测系统会不断将“现实发生的动作”与“预判的动作”进行比对。
• 异常捕获： 借助 eBPF 监控 神经网络的推理一致性。如果预测模型在复杂环境下出现置信度骤降，监控系统会即刻通知决策模块进入“保守防御模式”。

总结：从“算轨迹”到“懂人心”

过去十年的演进，是将预测系统从一个**“计算几何体”重塑为具备“社会常识的智能体”**。

• 2015 年： 预测是数学公式，冷冰冰地外推坐标。
• 2025 年： 预测是心理博弈，它理解人类的不确定性，并学会了在复杂社会流中寻找安全平衡点。