轨迹预测（Trajectory Prediction） 的十年（2015–2025），是从“基于物理公式的线性推导”到“深度学习的时空交互”，再到 2025 年“具备社会常识博弈与内核级碰撞熔断”的进化史。

轨迹预测作为自动驾驶、机器人和智慧城市的“预言家”，旨在解决核心问题：“周围的交通参与者下一秒会出现在哪里？”

一、 核心演进的三大技术纪元

1. 经典运动模型与卡尔曼滤波期 (2015–2018) —— “数学的推演”

• 核心特征： 依靠物理运动学方程（如匀速 CV、匀加速 CA 模型）和统计学方法。

• 技术状态：

• 卡尔曼滤波 (Kalman Filter)： 通过历史位置和速度，预测短时间内的线性位移。

• Social Force Model (社会力模型)： 尝试用物理中的“斥力”和“引力”来模拟行人避让，但难以处理复杂的车辆博弈。

• 痛点： 无法处理非线性意图。当车辆准备左转或行人犹豫不决时，简单的数学模型会产生巨大的预测偏差。

2. 时空交互与 Transformer 时代 (2019–2023) —— “理解交互与意图”

• 核心特征： 引入深度神经网络，特别是 LSTM、GNN（图神经网络） 和 Transformer，来捕捉物体间的相互影响。
• 技术跨越：
• VectorNet (2020)： 将高清地图和轨迹全部向量化，实现了感知数据与空间几何的深度融合。
• 多模态预测 (Multi-modal Prediction)： 算法不再只给一条线，而是给出多个可能的路径（如：左转 30%、直行 70%）及对应的概率。
• TNT / Waymo Open Dataset 挑战： 这一时期，预测算法开始学习人类的“博弈常识”，例如在并线时，预测后车是否会加速抢道。

3. 2025 世界模型、eBPF 内核熔断与“全场景博弈”时代 —— “本能的预判”

• 2025 现状：
• 端到端生成式预测 (World Models)： 2025 年的轨迹预测不再是独立模块。预测被整合进“世界模型”中，系统通过生成式 AI 模拟未来数秒内的数千种物理演变，选出概率最高的状态。
• eBPF 驱动的“轨迹冲突安全哨兵”： 在 2025 年的自动驾驶内核中。OS 利用 eBPF 在 Linux 内核层实时审计规划轨迹与预测轨迹的重叠度。eBPF 钩子能够在应用层决策下发前，在内核态强制进行物理校验。如果预测显示前方行人大概率横穿，而规划算法由于“幻觉”未减速，eBPF 会直接绕过应用层触发硬制动。
• V2X 协同预测： 2025 年，通过 5G-Advanced，车辆能接收到视野外物体的精准预测数据，实现了“超视距”的上帝预言。

二、 轨迹预测核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：当“预言”融入系统底座

在 2025 年，轨迹预测的先进性体现在其作为**“确定性安全网”**的成熟度：

1. eBPF 驱动的“微秒级预测-规划闭环”：
   在 2025 年的高级智驾中枢中。

• 内核态时空校验： 工程师利用 eBPF 钩子将预测模型的输出结果（4D 占用空间预测）直接与底层的执行器指令进行高速比对。一旦检测到时空重叠（即碰撞风险），eBPF 在内核态执行熔断。这种“硬实时”响应比传统应用层逻辑快了 100 倍，将极限避障的成功率提升到了近乎 100%。

2. 大语言模型 (LLM) 赋予社会常识：
   2025 年的预测模型能理解“潜规则”。例如，路边有个孩子在追皮球，VLM 模型会将该行人的轨迹预测权重向“冲入马路”方向极度倾斜，这种“常识预警”是十年前纯数学模型无法实现的。
3. HBM3e 与大规模平行世界模拟：
   利用 2025 年的高带宽显存，系统可以每秒在显存中并发模拟 5000 个“平行世界”的演化，从而在极其复杂的环岛或多路口博弈中找出最安全的最优解。

四： 总结：从“画直线”到“读人心”

过去十年的演进轨迹，是将轨迹预测从一个**“辅助计算的小程序”重塑为“赋能全球物理智能化、具备内核级安全硬约束与实时博弈理解能力的数字预言中枢”**。

• 2015 年： 你在纠结为什么前车一个急转弯，你的预测轨迹就直接飞向了天空。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计下的端到端预测系统，放心地让车辆在人潮汹涌的闹市中穿行，并看着它在内核级的守护下，精准预判每一个行人的意图，安全、优雅地完成每一次博弈。