您应当了解的情况：

• 城市交通密集和高速公路驾驶对道路使用者而言具有复杂性且常伴随危险，但诸如先进驾驶辅助系统 (ADAS) 等防碰撞技术可以有效减少道路事故。
• 建立在规则基础上的传统规划方法可以控制先进驾驶辅助系统的功能，但是难以进行扩展，以覆盖足够多的潜在驾驶场景。
• Snapdragon Ride平台采用AI规划器实现实时学习和自适应，同时保留传统规划器作为安全护栏与验证器。

从挤满车辆、两轮车和行人的拥挤十字路口，到高度拥堵的主干道，密集的城市交通对道路使用者而言具有复杂性且常伴随危险1。 2023年，在美国约有119万人死于道路交通事故。其中59%的交通事故发生在城市地区，73%发生在十字路口2。

先进驾驶辅助系统 (ADAS) 等防碰撞技术可以减少道路事故，在这些复杂的情况下帮助挽救生命。例如，自动紧急制动已被证明可以将前后碰撞减少50%，将行人碰撞减少27%3。

在不同的城市、国家和驾驶风格中实现这些目标绝非易事。在密集的城市驾驶场景中，以规则为基础的传统规划方法可以控制先进驾驶辅助系统的功能，但往往难以协调和适应实时传感器数据。这些人工定义、基于逻辑的规划器依赖于预先指定的规则，但无法对这类规则进行扩展，以包含足够多的潜在场景，以便规划器在任何给定交通情况下做出适当的反应。

AI规划器

在系统中引入基于AI的规划器可以帮助处理车辆在高度可变和动态的城市环境中行驶时的大量输入数据。AI规划器能够运行大模型，同时处理来自多个感知系统的输入数据，使用数据驱动的方法进行实时学习和自适应。

AI规划器是一种基于决策的转换器，能够了解哪些信息与场景相关，因此驾驶员辅助系统可以快速有效地针对其采取行动。通过这种快速、全面处理数据的能力，规划器能够解决复杂的城市交通问题，并实现更准确、更人性化的驾驶体验。

Snapdragon Ride是两者的最佳选择

为了提供类人体验，Snapdragon Ride平台采用了混合架构，融合了两种规划方式。AI规划器是一种完全由数据驱动、基于转换器的模型，而传统的规划器则是起到安全护栏和验证器的作用。这些模型共存于同一个异构片上系统（SoC）上，运行在单独的模块上，因此没有计算干扰。AI规划器得益于AI在神经处理单元（NPU）中的加速，而传统规划器则在中央处理单元（CPU）上运行。

经过模拟和现实场景的双重验证，AI规划器已经证明了其解决复杂交通场景的能力，包括无保护的转弯、环岛导航和处理密集的交通汇集情况。

了解一下Snapdragon Ride平台的运转情况：

探索Snapdragon Ride平台如何为全球汽车部署提供可扩展的AI驱动先进辅助驾驶系统，以及整合的安全和驾驶舱系统。

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结合传统规划和AI规划为汽车制造商提供了一个强大的解决方案，以应对密集城市环境带来的挑战，使他们能够微调和定制先进辅助驾驶系统功能，以满足独有的市场需求。向AI规划转变可以帮助他们创造更加类人的驾驶体验，从而有可能彻底改变城市交通管理。

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参考文献：

1 .世界卫生组织。（2023年12月13日）。道路交通伤害。于2025年7月16日检索自：https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries/

2：国家公路交通安全管理局。（2024年7月）。农村/城市交通死亡人数。于2025年7月16日检索自：https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/813599

3：美国公路安全保险学会。（2025年7月）。防碰撞技术：现实世界的优势。于2025年7月16日检索自：https://www.iihs.org/media/290e24fd-a8ab-4f07-9d92-737b909a4b5e/_mTwzA/Topics/ADVANCED%20DRIVER%20ASSISTANCE/IIHS-HLDI-CA-benefits.pdf

关于作者

汤姆·托马，高通技术公司产品营销总监

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