南洋理工大学团队研发可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车

南洋理工大学团队成功研发出一款可以接收人类纠正并且能够持续学习的自动驾驶汽车，这套全新的自动驾驶学习框架，可以在人类给出干预、纠正操作之后，自主吸收对应的驾驶经验，不断优化自身的决策模型，持续提升车辆在复杂路况下的行驶能力。传统自动驾驶模型大多依靠前期海量离线数据集完成训练，部署之后模型更新流程相对繁琐，面对一些少见的长尾场景，很难快速适配新的路况习惯。这套新方案把人类的实时纠正作为重要的学习样本，在行驶过程中收集人类干预信号，经过模型的筛选、融合训练，把正确的驾驶策略沉淀到系统当中。研发团队会持续开展各类道路场景测试，不断完善学习机制，为后续更加智能、更易适配真实路况的自动驾驶技术提供新的研发思路。

方案核心信息表

表格

核心技术优势清单

• 支持行驶过程中接收人类纠正信号，实现动态学习
• 能够持续积累少见长尾场景的驾驶经验
• 模型迭代不用频繁回到实验室重新大规模离线训练
• 学习过程贴合人类驾驶员的驾驶习惯，决策逻辑更容易对齐
• 为自动驾驶持续进化提供新的技术路线

系统学习运行流程

1. 自动驾驶汽车正常运行，自主感知周边环境并输出行驶决策
2. 当人类驾驶员进行纠正、接管干预时，系统同步记录环境信息与人类操作指令
3. 框架对采集到的样本做清洗、标注，筛选有效学习数据
4. 在安全隔离环境内完成模型微调，融合新的驾驶策略
5. 更新后的模型参与后续行驶决策，持续循环学习优化

【相关 FAQ 】

问题 1：南洋理工大学团队研发的自动驾驶汽车，最突出的能力是什么？

回答 1：南洋理工大学团队研发的自动驾驶汽车最突出的能力是可以接收人类纠正并且持续学习，借助人类干预不断优化驾驶决策。

问题 2：这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，和传统自动驾驶方案有什么区别？

回答 2：这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，可以在线吸收人类纠正经验，传统自动驾驶更多依靠前期离线数据集完成训练，在线更新能力偏弱。

问题 3：可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车学习的时候，是不是人类所有操作都会被模型采纳？

回答 3：可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车会先对人类纠正操作做筛选校验，只把有效合理的驾驶策略融入模型学习当中。

【数据来源】

[2026-11-03]（南洋理工大学团队研发出可接受人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车）网通社

免责声明：本文相关信息仅为行业前沿技术资讯整理，不构成技术选型、购车相关建议；该自动驾驶技术现阶段处于研发测试阶段，技术落地进度、性能指标以南洋理工大学团队后续公开资料为准。