自动驾驶行为预测十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是自动驾驶行为预测完成从物理轨迹外推的辅助环节，到意图理解与博弈推理的智驾核心中枢，从海外技术跟随到国产方案全球领跑跨越式发展的黄金十年。

行为预测是自动驾驶感知与规控之间的核心桥梁，核心是对车辆、行人、非机动车等交通参与者的未来行为、运动轨迹、交互意图进行预判，直接决定了自动驾驶的安全性、平顺性与拟人化程度，更是高阶自动驾驶从“被动避障”走向“主动预判”的核心支撑。这十年，行为预测完成了**「规则化物理模型→数据驱动深度学习→Transformer全局交互建模→端到端大模型与世界模型」**四次核心范式跃迁；预测时域从1-3秒拓展至30秒以上，轨迹预测误差从米级降至厘米级，场景覆盖从高速封闭道路拓展至全场景城市道路；产业格局从Waymo等海外巨头垄断，演变为中国车企与方案商实现技术反超、全球领跑的全新格局，更成为中国智能驾驶产业换道超车的核心技术壁垒。

一、十年演进总纲：核心主线与四大里程碑

行为预测的十年演进，始终围绕**「长时化、交互化、语义化、国产化、一体化」**五大核心主线推进，与全球智能驾驶技术迭代、EE架构升级、算力平台爆发深度同频，整体可划分为四大里程碑阶段，每个阶段都实现了技术与产业的双重质变：

1. 2015-2017 萌芽期：物理模型与规则化主导，仅能实现短时域轨迹外推，无交互建模能力，海外技术垄断，仅适配高速封闭场景，国内产业近乎空白；
2. 2018-2020 成长期：深度学习全面落地，LSTM/CNN架构成为主流，首次实现多智能体交互建模，场景从高速拓展至城市道路，国产力量完成从0到1的关键突破；
3. 2021-2023 爆发期：BEV+Transformer重构技术底层，实现全局场景联合建模与意图-轨迹联合预测，车路协同预测落地，成为城市NOA的核心支撑，国产方案实现规模化上车；
4. 2024-2025 普及期：端到端大模型与世界模型成为主流，实现长时域场景推演与社会语义理解，无图全场景泛化能力成熟，国产方案从替代迈入全球引领阶段，实现全价位车型普惠。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 萌芽期——规则化物理模型主导，短时域轨迹外推阶段

产业背景

2015年，全球自动驾驶仍处于L2级辅助驾驶启蒙阶段，特斯拉Autopilot 1.0、谷歌Waymo初代路测系统仅能实现基础的高速跟车与避障，行为预测尚未成为独立的技术模块，仅作为规控环节的附属功能，核心逻辑是“感知到障碍物后再做反应式避障”。此时行业主流方案完全基于物理运动学模型，由海外高校与Waymo、Mobileye等企业主导，国内百度Apollo刚刚启动，行为预测相关技术积累近乎空白。

核心技术演进

1. 核心范式：以恒定速度/加速度（CS/CA/CTRV）物理模型为核心，辅以人工编写的启发式规则，仅能基于历史轨迹做简单的线性外推，无任何意图理解与交互建模能力；
2. 预测能力：预测时域仅1-3秒，高速场景轨迹预测误差超5米，城市复杂场景完全失效；仅能处理车辆目标，无法对行人、非机动车做有效预测，更无法应对加塞、鬼探头等交互场景；
3. 底层架构：无专用的预测模块，与感知、规控深度耦合，无AI加速单元支撑，仅能在工控机上运行简单的规则化逻辑，无数据驱动的迭代能力；
4. 场景适配：仅适配高速封闭道路、标线清晰的标准跟车场景，对无标线道路、路口、拥堵跟车等场景完全无法适配，泛化能力为零。

量产落地与产业格局

• 量产层面，仅特斯拉Model S/X、谷歌Waymo测试车、奔驰S级等豪华旗舰车型搭载了基础的预测逻辑，仅能实现前车跟驰的轨迹预判，无独立的行为预测模块；国内无任何量产车型搭载专用的行为预测系统，仅百度Apollo在封闭测试中完成了基础功能验证；
• 产业格局层面，Waymo、Mobileye、博世等海外企业完全垄断了相关技术，核心算法与方案不对外开放；国内仅有少数高校与科研机构开展相关研究，车企与方案商无自研能力，完全依赖海外供应商的黑盒方案。

核心痛点

行为预测仅为规控的附属环节，无独立的技术体系；仅能做线性轨迹外推，无交互建模与意图理解能力，复杂场景完全失效；核心技术完全被海外垄断，国内产业无任何积累；智能化需求尚未爆发，行业对行为预测的价值认知不足。

第二阶段：2018-2020 成长期——深度学习全面落地，交互建模能力实现零的突破

产业背景

2018-2020年，国内新能源汽车产业迎来第一波爆发，蔚来、小鹏、理想等新势力将高阶辅助驾驶作为核心卖点，L2+级高速NOA进入量产落地阶段，对交通参与者的行为预判需求集中爆发；2016年提出的Social LSTM等交互模型完成工程化落地，深度学习正式取代物理模型，成为行为预测的主流技术路线，行为预测正式成为自动驾驶系统中独立的核心模块。这一阶段，国内百度、小鹏、蔚来等企业启动行为预测算法的全栈自研，完成了从0到1的关键突破。

核心技术演进

1. 核心范式：从规则化物理模型全面转向数据驱动的深度学习架构，LSTM/GRU、CNN+RNN成为主流方案，2016年提出的Social LSTM通过社交池化层首次实现了多交通参与者的交互建模，解决了传统模型无法处理多智能体交互的核心痛点；
2. 预测能力：预测时域提升至3-5秒，标准场景轨迹预测误差降至2米以内，预测准确率从70%提升至85%以上；首次实现对行人、非机动车的有效预测，可应对简单的路口转弯、前车变道等场景，对加塞场景有基础的识别与预判能力；
3. 技术升级：首次引入高精地图语义信息，结合车道线、路口拓扑、红绿灯状态等先验信息，大幅提升了预测准确性；Sim2Real仿真训练技术成熟，通过仿真数据补充真实场景的不足，实现了模型的快速迭代；多路径概率预测成为主流，通过GAN网络生成多条可能轨迹并赋予概率权重，让规控系统具备了风险预判能力；
4. 算力支撑：英伟达Xavier、地平线征程2等车规级AI芯片实现量产上车，为深度学习模型的车端实时运行提供了算力基础，预测模块的推理时延控制在100ms以内，满足了实时性要求。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2019-2020年，特斯拉FSD、小鹏NGP、蔚来NOP、百度Apollo高速NOA系统先后实现量产落地，均搭载了独立的深度学习行为预测模块，实现了高速场景下的前车变道、匝道汇入等场景的行为预判；国内新势力车企首次实现了行为预测算法的全栈自研，打破了海外企业的技术垄断；
• 产业格局层面，Waymo、Cruise仍在技术上保持领先，国内百度、小鹏、蔚来、Momenta等企业快速追赶，完成了行为预测算法的自研与量产落地；地平线、黑芝麻等国产芯片厂商推出了车规级AI芯片，为国产预测算法的上车提供了算力支撑，形成了“算法+芯片”的国产自研体系。

核心痛点

交互建模仍处于浅层阶段，仅能处理简单的双车交互，无法应对多车博弈、人车混行等复杂城市场景；长时序预测的累计误差大，超过5秒的预测精度大幅下降；高度依赖高精地图，无图场景泛化能力差；对鬼探头、违规变道等长尾场景的预判能力不足，仍是自动驾驶接管的核心诱因。

第三阶段：2021-2023 爆发期——BEV+Transformer重构底层，全局联合建模成为主流

产业背景

2021-2023年，国内新能源汽车渗透率突破50%，智能驾驶进入“城市NOA军备竞赛”阶段，BEV+Transformer架构彻底重构了自动驾驶的技术体系，行为预测从“单目标独立预测”升级为“全局场景联合建模”，正式成为城市NOA落地的核心支撑。同期，全球车规芯片缺芯潮倒逼国内车企加速全栈自研，国产行为预测算法实现了从1到N的规模化上车，在场景适配、本土化优化上实现了对海外方案的反超。

核心技术演进

1. 范式革命：BEV+Transformer架构彻底重构了行为预测的技术底层，自注意力机制完美解决了多智能体长时序交互建模的核心痛点，实现了从“单目标独立预测”到“全场景所有交通参与者联合建模”的跨越，彻底打破了传统模型的交互能力天花板；
2. 预测能力：预测时域提升至5-8秒，标准场景轨迹预测误差降至50cm以内，预测准确率提升至95%以上；实现了意图与轨迹的联合预测，可提前预判前车加塞、行人横穿、路口转弯等意图，预判提前量可达2-3秒，大幅降低了紧急制动的触发概率；首次实现了无保护左转、人车混行路口、拥堵跟车等复杂城市场景的稳定预测，覆盖200+种交通场景；
3. 技术升级：占用网络技术与行为预测深度融合，实现了对静态障碍物、动态目标的全量空间建模，解决了遮挡、盲区场景的预测难题；多模态融合成为标配，视觉、激光雷达、毫米波雷达、高精地图、V2X路侧信息全量输入，通过车路协同实现了超视距预测，解决了单车感知的盲区痛点；模型轻量化技术成熟，Transformer模型可在车规级芯片上实现实时运行，推理时延控制在50ms以内；
4. 架构融合：行为预测与感知、规控模块深度融合，形成了“感知-预测-规控”的联合优化架构，预测模块可根据规控的输出动态调整预测结果，实现了闭环优化，大幅提升了自动驾驶的平顺性。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2022-2023年，小鹏XNGP、华为ADS 2.0、理想AD Max、蔚来NAD等城市NOA系统先后实现量产落地，均搭载了基于Transformer架构的行为预测模块，实现了城市道路全场景的行为预判；截至2023年底，国内搭载高阶行为预测系统的量产车型超50款，累计装车量超200万台，国产自研算法占据了90%以上的国内市场份额；
• 产业格局层面，中国车企与方案商在行为预测的量产落地、场景适配、本土化优化上实现了对Waymo等海外企业的反超，华为、小鹏、百度、Momenta跻身全球第一梯队；地平线征程5、黑芝麻A2000等国产芯片成为行泊一体域控的主流算力平台，与国产预测算法形成了深度适配，构建了完整的自主可控产业链。

核心痛点

行为预测模型仍高度依赖高精地图，无图场景的泛化能力仍需提升；端到端模型的可解释性差，黑盒化问题给功能安全认证带来了挑战；极端雨雪、施工道路、罕见长尾场景的预测精度仍有不足，仍是城市NOA接管的核心原因；模型训练高度依赖海量标注数据，数据标注成本高、迭代周期长。

第四阶段：2024-2025 普及期——端到端大模型与世界模型主导，全场景无图泛化成熟

产业背景

2024-2025年，L3级自动驾驶正式规模化商用，端到端VLA大模型彻底重构了自动驾驶的技术栈，行为预测从独立的模块融入端到端大模型的统一架构中，世界模型的引入实现了从“轨迹预测”到“未来场景推演”的认知跃迁。这一阶段，无图城市NOA实现全国普及，行为预测系统从高端旗舰车型下沉至7万级入门车型，实现了全民普惠；国产方案从“国产替代”正式迈入“全球引领”阶段，随整车出海实现全球化布局。

核心技术演进

1. 范式再革命：端到端VLA大模型与世界模型成为行业主流，行为预测从独立模块融入端到端统一架构中，实现了“感知-预测-规控”的端到端一体化推理，彻底打破了模块化系统的信息损耗与误差累计问题；世界模型实现了从“预测轨迹坐标”到“生成未来场景演变”的认知跃迁，可在车端模拟未来10秒以上的场景变化，实现了对因果关系、社会规则的深度理解；
2. 预测能力：预测时域拓展至20-30秒，全场景轨迹预测误差控制在10cm以内，预测准确率提升至99%以上；实现了对加塞、鬼探头、非机动车逆行、行人鬼探头等极端场景的提前预判，预判提前量可达3秒以上，大幅降低了紧急制动的触发概率；基于游戏论与博弈论的建模方法成熟，可精准处理路口会车、拥堵变道、环岛通行等多车博弈场景，实现了拟人化的社交驾驶；
3. 技术升级：无图预测方案全面成熟，彻底摆脱对高精地图的依赖，基于实时语义建图与场景理解，实现了全国所有城市、所有道路的全场景泛化；大模型引入了交通常识、社会规则、驾驶习惯的先验知识，实现了对人类驾驶员意图的深度理解，可预判违规驾驶、不文明驾驶等非常规行为；车-路-云一体化预测体系全面落地，端侧实时预测+路侧补盲+云端全局推演，实现了超视距、大范围的全局行为预测，支撑L3级自动驾驶的规模化商用；
4. 普惠化落地：模型轻量化技术全面成熟，基于国产中低算力芯片的行为预测方案实现量产，将高阶行为预测能力下沉至10万级以内的入门车型，实现了智驾平权。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2025年，国内新车高阶行为预测系统的前装搭载率突破30%，15万元以上车型基本实现标配，比亚迪天神之眼系统将长时域预测能力下沉至7万级车型，实现了全民普惠；华为ADS 4.0、小鹏XVLA、理想Mind GPT等端到端智驾系统实现量产，基于世界模型的行为预测能力覆盖全国所有城市，实现了零干预城市领航；
• 产业格局层面，全球行为预测技术形成中美双极引领的格局，中国企业在量产落地、场景泛化、成本控制上实现全球领跑，华为、小鹏、百度的方案随整车出海，落地欧洲、东南亚、中东等市场，成为全球车企的核心合作方；国产芯片、算法、硬件平台形成了完整的全栈自主可控体系，彻底打破了海外企业的技术垄断。

核心痛点

端到端大模型的黑盒化问题仍未完全解决，功能安全认证与事故责任追溯体系仍不完善；极端罕见长尾场景的零样本泛化能力仍有差距，与人类老司机的预判能力仍有距离；长时序预测的累计误差问题仍需优化，超过10秒的场景推演精度仍有下降；全球不同国家的交通规则、驾驶习惯差异大，模型的跨区域泛化与出海合规仍有壁垒。

三、行为预测核心维度十年演进对比表

核心维度	2015年行业基准水平	2025年行业顶尖水平	十年核心质变
核心技术范式	规则化物理模型，恒定速度/加速度线性外推	端到端VLA大模型+世界模型，意图推理与未来场景生成	从几何轨迹拟合到社会语义理解的认知革命
预测时域	1-3秒，仅能支撑基础跟车	20-30秒+，支撑长时域博弈驾驶	预测时域拓展超10倍，实现从被动反应到主动预判的跃迁
轨迹预测误差	高速场景误差>5米，城市场景完全失效	全场景误差<10cm，复杂路口稳定可控	精度提升超500倍，从“能用”到“好用”的体验升级
预测目标类型	仅支持机动车目标	机动车、行人、非机动车、特殊作业车辆全类型覆盖	从单一目标到全交通参与者的全域覆盖
核心建模能力	无交互建模，仅单目标独立轨迹外推	全场景多智能体联合建模，博弈论交互推理+意图-轨迹联合预测	从无交互到全场景社交博弈的核心突破
场景覆盖范围	仅高速封闭道路标准跟车场景	城市道路、高速、乡村道路、停车场全场景覆盖，支持无图泛化	从单一封闭场景到全场景全域适配的无限延伸
底层架构	与规控深度耦合的附属模块，无专用架构	BEV+Transformer统一架构，融入端到端大模型全域推理	从附属环节到智驾核心中枢的定位升维
泛化能力	零泛化能力，仅能适配预设场景	全国所有城市无图泛化，零样本适配长尾场景	从人工规则限定到AI自主泛化的本质转变
与规控融合度	前后置串行分离，无信息交互	端到端联合优化，预测与规控闭环协同	从串行分离到一体化推理的架构重构
国产化水平	100%依赖进口，国内无自研能力	全栈自主可控，国产算法国内市场占有率超90%，实现全球出海	从完全依赖进口到全球技术引领的历史性逆袭
车端推理时延	无实时推理能力，仅离线计算	端到端推理时延<20ms，满足车端实时运行要求	从离线计算到实时推理的工程化突破

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 认知本质：从「物理运动学拟合」到「通用智能意图理解」

十年间，行为预测完成了最核心的认知跃迁：从最初基于物理公式的轨迹线性外推，仅能计算目标未来的坐标变化；演进为基于大模型与世界模型的社会语义理解，可深度解读交通参与者的驾驶意图、行为习惯、博弈逻辑，甚至预判人类驾驶员的非常规操作，实现了从“算轨迹”到“懂人心”的本质跨越，让自动驾驶从“机器驾驶”真正走向“拟人化驾驶”。

2. 架构本质：从「单目标独立预测」到「全局交互联合建模」

十年前，行为预测采用“单目标独立建模”模式，对每个交通参与者单独做轨迹预测，完全忽略了目标之间的交互关系；十年后，基于Transformer注意力机制的全局联合建模成为主流，可同时对场景内数十个交通参与者做联合推理，精准建模目标之间的影响与博弈关系，甚至能预判多步交互后的行为变化，彻底解决了复杂路口、拥堵跟车、人车混行等场景的预测难题。

3. 系统本质：从「独立串行模块」到「端到端一体化融合」

十年前，行为预测是自动驾驶系统中独立的串行模块，位于感知之后、规控之前，模块之间存在严重的信息损耗与误差累计，无法实现闭环优化；十年后，行为预测深度融入端到端大模型的统一架构中，实现了感知、预测、规控的一体化推理，预测结果可直接影响感知的注意力分配，规控的输出也可动态调整预测的重点，形成了全链路的闭环优化，大幅提升了系统的整体性能与鲁棒性。

4. 能力本质：从「单车封闭预测」到「车路云协同全域推演」

十年前，行为预测完全依赖单车感知的输入，受限于单车的视距与感知盲区，无法应对遮挡、鬼探头、弯道盲区等场景；十年后，车-路-云一体化预测体系全面落地，单车感知与路侧设备、云端全局交通数据深度融合，实现了超视距、大范围的全局行为预测，彻底打破了单车智能的感知极限，成为L3级以上自动驾驶落地的核心支撑。

5. 产业格局：从「海外巨头绝对垄断」到「国产全栈自主可控全球领跑」

十年前，行为预测技术完全被Waymo、Mobileye等海外企业垄断，国内车企只能使用海外供应商的黑盒方案，无任何优化与迭代的话语权；十年后，中国车企与方案商实现了行为预测算法、芯片、硬件平台的全栈自主可控，在量产落地、场景适配、本土化优化上实现了对海外企业的全面反超，国产方案随整车出海，成为全球智能驾驶产业的核心引领者，完成了从跟跑到并跑再到领跑的历史性逆袭。

五、现存核心挑战

1. 长尾场景的零样本泛化能力仍有不足
   尽管主流模型已实现常规场景的稳定预测，但对于极端雨雪、施工改道、罕见违规驾驶、非标路口等长尾场景，模型的零样本泛化能力仍与人类老司机存在差距，仍是高阶自动驾驶接管的核心诱因，需要更大规模的数据与更先进的模型架构持续优化。

2. 端到端模型的可解释性与功能安全认证瓶颈
   端到端大模型与世界模型的黑盒化问题仍未完全解决，模型的决策逻辑无法完全追溯，给车规级功能安全认证、事故责任认定带来了极大的挑战，全球范围内尚未形成统一的大模型智驾安全认证标准，制约了L4级自动驾驶的全面落地。

3. 长时序预测的累计误差问题仍需突破
   尽管世界模型已将预测时域拓展至30秒以上，但长时序场景推演仍存在累计误差问题，超过10秒的预测精度会出现明显下降，无法完全支撑长时域的博弈决策与路径规划，需要模型对物理规律、交通规则的深度理解来进一步优化。

4. 人机交互场景的意图双向理解仍有短板
   当前模型主要聚焦于对其他交通参与者的行为预测，对于车内驾驶员的状态、意图预判能力仍有不足，在人机共驾场景下，无法精准预判驾驶员的接管意图、操作习惯，人机协同的平顺性与安全性仍有提升空间。

5. 跨区域与全球化的泛化与合规壁垒
   全球不同国家、不同地区的交通规则、驾驶习惯、道路环境差异极大，模型的跨区域泛化能力仍需优化；同时，不同国家对车规数据、算法合规、隐私保护的要求差异大，给国产预测模型的全球化出海带来了较高的合规壁垒。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 世界模型主导长时序全场景推演，实现类人认知能力

2030年前，世界模型将成为行为预测的绝对主流，模型将从“轨迹预测”全面升级为“物理世界动态推演”，可精准模拟未来1分钟以上的场景变化，深度理解交通规则、社会常识与因果关系，实现与人类老司机相当的预判能力与博弈水平，支撑L4级全无人驾驶的全面落地。

2. 端到端全域联合优化，实现感知-预测-规控-车控全链路闭环

2030年前，端到端大模型将实现“感知-预测-规控-车控”的全链路一体化推理，行为预测不再是独立模块，而是成为模型的核心认知中枢，实现全链路的信息共享与闭环优化，彻底消除模块化系统的误差累计，大幅提升系统的鲁棒性与安全性。

3. 车-路-云一体化全域预测，构建全局交通数字孪生

2030年前，车-路-云一体化的全域预测体系将全面建成，基于城市级交通数字孪生，实现单车、路侧、云端的协同预测与全局优化，不仅能预判单个交通参与者的行为，还能实现全局交通流的预测与调度，彻底解决交通拥堵、事故预警等城市治理难题。

4. 人机协同的意图双向理解，实现无缝化人机共驾

2030年前，行为预测模型将实现对外部交通参与者与车内驾驶员的双向意图理解，可精准预判驾驶员的接管意图、驾驶习惯与操作极限，在人机共驾场景下实现无缝化切换，大幅提升人机协同的安全性与平顺性，实现人与AI的最优协同驾驶。

5. 可解释AI与安全认证体系完善，实现合规化规模商用

2030年前，可解释AI技术将实现突破，解决端到端大模型的黑盒化问题，模型的决策逻辑可追溯、可解释、可审计；全球范围内将形成统一的大模型智驾安全认证标准，为高阶自动驾驶的规模化商用奠定合规基础，行为预测技术将实现全场景、全地域的合规化落地。