2026年汽車行業技術特點分析：行人與智能汽車交互建模驅動人車混行安全與效率協同突破

  中國報告大廳網訊，隨著智能汽車逐步滲透至人車混行的複雜交通環境中，場景的複雜度與不確定性急劇提升。行人與智能汽車交互行為建模技術是優化智能汽車決策能力、保障行人在混行交通環境中安全的關鍵技術。以下是2026年汽車行業技術特點分析。

  一、汽車人車交互行為定義與關鍵特性

  《2026-2031年中國汽車行業專題研究及市場前景預測評估報告》指出，行人與汽車交互行為包含交通安全、效用最大化、社會性和信息交換4個關鍵特性。交通安全描述了行人與汽車在同一時空中發生碰撞的潛在趨勢，促進了一系列碰撞風險衡量技術的發展，為人車安全交互奠定了基本保障。效用最大化理論模擬了行人內心期望的滿足過程，在理性人假設下通過權衡風險與收益指導決策，實現類人的交互過程。社會性強調行人與智能汽車在特定場景中遵循社會規範的能力，體現為合作、競爭、利己、利他等社會價值取向，可簡化決策狀態空間複雜度並提高技術社會認可度。信息交換是促成良好交互的重要前提，通過設計合理的顯式與隱式人車溝通線索確保信息交換通道暢通。基於這4個關鍵特性，交互可定義為：至少2名道路使用者，同時接近同一個空間區域，在社會規範的約束下，相互調整其行為鏈，適應對方行為或要求對方作出反應，最終實現自身目的。

  二、汽車行人交互決策建模方法演進

  行人交互決策建模方法從早期基於間隙接受行為的模型發展到基於博弈論、證據累積過程的模型。間隙接受行為模型假設行人的交互決策基於人車之間的間隙，主要應用於非控制交叉口中汽車不讓行的場景。基於汽車運動學依賴假設的模型進一步引入證據漂移-擴散假設，用以描述決策背後的認知過程。基於博弈論均衡假設的模型重點表徵了行人交互決策與對手決策之間的依賴關係，適用於路權模糊的強交互場景。雙累加器博弈模型既採用了證據漂移-擴散假設又表徵了行人交互的博弈過程，體現了交互過程中的非理性特徵。影響交互決策建模的因素包括車道數量、雙向來車、車流狀態等交通環境因素，以及年齡、性別、分心、行人群集大小等行人異質性特徵。研究證實，面對減速讓行汽車時，行人過街決策呈現雙模式特徵，基於漂移-擴散理論的認知決策模型成功模擬了這種雙峰過街啟動時間分布。

  三、汽車行人交互運動建模與交互作用量化

  行人交互運動建模分為啟動模型和運動軌跡模型。過街啟動時間通常指行人開始過街運動之前花費的時間，在汽車不讓行場景中呈右偏分布，威布爾分布可較好擬合;在汽車讓行場景中呈現複雜雙峰分布。運動軌跡建模方法包括專家模型與學習模型，專家模型如元胞自動機、社會力模型、速度障礙模型，具有理論簡潔、可解釋性強但精度相對較低的特點;學習模型如卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer、深度強化學習，具有模型精確性高但可解釋性較差的特點。交互作用量化分為交互信息量化和交互過程量化。交互信息量化從汽車運動學角度分析橫縱向運動信息作為決策線索，從人類感知學角度討論視覺感知模型和機制，從心理學角度討論社會性、群體效應、信息級聯的量化方法。交互過程量化包括物理假設類方法借用勢場、力、速度矢量概念模擬交互模式，效用假設類方法通過構建效用函數量化主觀決策過程，認知假設方法借用漂移-擴散理論通過雙累加器實現主觀決策過程，數據驅動方法包括社會池化和圖神經網絡捕捉交互行為模式。

  四、汽車智能汽車特性與人車交互新範式

  智能汽車與傳統汽車在溝通方式、外觀以及駕駛行為方面存在顯著差異。L3級及以上智能汽車將不需要駕駛人實時執行或監控動態駕駛任務，行人注意到駕駛位上無駕駛人或駕駛人正在從事與駕駛無關的任務時，行人的風險感知增大，過街意願降低。學者們提出使用外部人機互動界面構建行人與智能汽車間的新式溝通渠道，以彌補缺失的信息溝通。研究表明，eHMI能使行人更快地理解智能汽車的交互意圖並更快地做出決策。智能汽車新穎的外觀可以增強行人的信任和理解，智能汽車駕駛行為所傳達的速度信息以及汽車與行人之間的距離信息是對行人而言最重要的信息來源。行人的年齡、性別、文化、技術接受度、初始信任等是影響其對智能汽車信任度的潛在因素，行人在與智能汽車的交互過程中存在顯著的學習效應。當前考慮智能汽車特徵的行人行為建模研究主要集中在eHMI和智能汽車駕駛行為對行人決策行為的影響，相關研究仍非常匱乏。

  五、汽車人車交互技術未來發展趨勢

  未來人車交互行為建模技術將向多學科深度交叉融合與新興技術創新性應用方向發展。核心理論假設已從物理類假設向認知類假設發展，涵蓋了物理學、心理學、認知科學、社會學等多個領域。多模態大語言模型通過結合視覺基礎模型和大語言模型，提供了從圖片、視頻、語音數據到文本的超強信息關聯分析能力，可在人車交互中基於人類知識生成符合邏輯和規範的文字指令，描述圖像或視頻中的要素並對要素間的關聯性進行推理，達到交互勢態感知。具身認知理論認為心智的產生不局限於大腦，而是與身體、環境密切相關，智能汽車被認為是典型的具身智能體。通過複雜環境、具身形態和可學習控制器之間的交互，可促進智能體行為的進化。多模態大模型與具身認知理論的協同發展，有望為人車交互建模注入更深層次的語義支持與適應性機制，助力模型實現從被動預測向主動理解與交互響應的範式轉型。隨著智能汽車普及率的逐步提升，未來研究將明晰智能汽車特性和不同地區社會規範對行人、汽車交互的影響，推動智能汽車根據當地行人的行為模式調整交互策略，形成更具區域化特徵的駕駛風格。

  綜上所述，汽車行業正以行人與智能汽車交互行為建模技術為核心，推動人車混行交通從被動安全向主動協同深度轉型。自2015年起相關文獻年均增長率達37.07%，研究焦點從間隙接受理論、二元Logit模型向博弈論、證據累積模型、深度強化學習及多模態大語言模型演進。行人與汽車交互行為包含交通安全、效用最大化、社會性和信息交換4個關鍵特性，行人交互決策建模已從弱交互向強交互發展並逐步增加對認知和非理性因素的考慮，交互過程量化從物理假設類向認知假設類演進。多模態大語言模型與具身認知理論的協同發展將為人車交互建模注入更深層次的語義支持與適應性機制，推動實現更加類人的行人智能體、更加安全、高效、人性化的人車交互體驗。

更多汽車行業研究分析，詳見中國報告大廳《汽車行業報告匯總》。這裡匯聚海量專業資料，深度剖析各行業發展態勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據。

更多詳細的行業數據盡在【資料庫】，涵蓋了宏觀數據、產量數據、進出口數據、價格數據及上市公司財務數據等各類型數據內容。