Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility

📄 arXiv: 2507.04996v6 📥 PDF

作者: Jiangbo Yu

分类: cs.CY, cs.CE, cs.CL, cs.HC, cs.RO

发布日期: 2025-07-07 (更新: 2025-10-11)

💡 一句话要点

提出Agentic Vehicles (AgVs)概念，弥合自动驾驶技术与以人为本的出行需求之间的差距。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Agentic Vehicles 自动驾驶 人机交互 情境推理 智能交通 以人为本 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶车辆在认知和社会能力方面存在局限性，无法充分满足以人为本的出行需求。
  2. 论文提出Agentic Vehicles (AgVs) 的概念，通过集成agentic AI系统来增强车辆的推理、适应和交互能力。
  3. 论文探讨了AgVs在未来交通系统中的潜在作用，并指出了开发和治理AgVs的关键挑战。

📝 摘要（中文）

本文提出了Agentic Vehicles (AgVs) 的概念，旨在弥合现有自动驾驶技术与以人为本的出行需求之间的差距。传统的自动驾驶车辆（AuVs）主要依赖于预编程任务和对环境的感知，缺乏与人类的自然语言交互、目标适应、情境推理、外部工具使用以及处理伦理困境的能力。AgVs通过集成agentic AI系统，具备在复杂环境中进行推理、适应和交互的能力。本文综合了agentic系统的最新进展，探讨了AgVs如何补充甚至重塑传统的自动驾驶，以确保出行服务与用户和社会需求相一致。最后，文章概述了AgVs开发和治理的关键挑战，以及它们在塑造未来agentic交通系统中的潜在作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶车辆（AuVs）主要依赖预先设定的规则和环境感知，缺乏与人类进行自然语言交互、适应目标、进行情境推理、使用外部工具以及处理不可预见的伦理困境的能力。这些局限性使得AuVs难以真正实现以人为本的出行服务，无法充分满足用户和社会的需求。

核心思路：论文的核心思路是引入agentic AI系统，将车辆转变为具备推理、适应和交互能力的智能体（Agent）。通过赋予车辆更高级的认知能力，使其能够更好地理解用户意图、适应复杂环境，并做出符合伦理道德的决策。这种转变旨在弥合技术自主性与人类出行需求之间的差距。

技术框架：论文并未提供具体的AgV技术框架，而是侧重于概念的提出和对未来发展方向的展望。可以预见，AgV的技术框架将包含以下几个主要模块：1) 多模态感知模块，用于获取车辆周围环境和用户状态的信息；2) 自然语言理解与生成模块，用于实现与用户的自然语言交互；3) 推理与决策模块，用于根据环境信息和用户意图做出合理的决策；4) 行为执行模块，用于控制车辆的运动和行为。这些模块需要协同工作，才能实现AgV的智能化功能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Agentic Vehicles (AgVs) 这一概念，将车辆视为具有智能体特征的系统。与传统的自动驾驶车辆相比，AgVs更加注重车辆的认知能力、交互能力和适应能力。这种概念的提出为未来的自动驾驶技术发展指明了新的方向，强调了以人为本的重要性。

关键设计：由于论文主要关注概念的提出，并未涉及具体的技术细节。但可以推测，AgV的关键设计将包括：1) 如何设计有效的自然语言交互界面，使用户能够方便地与车辆进行沟通；2) 如何构建强大的推理引擎，使车辆能够根据环境信息和用户意图做出合理的决策；3) 如何设计安全可靠的行为执行机制，确保车辆在各种复杂环境下的安全运行；4) 如何处理伦理困境，确保车辆的行为符合社会道德规范。

📊 实验亮点

由于该论文为概念性论文，并未提供具体的实验结果。其亮点在于提出了AgVs的概念，并阐述了其在解决现有自动驾驶技术局限性方面的潜力。未来的研究可以围绕AgVs的具体技术实现、性能评估和伦理考量等方面展开。

🎯 应用场景

AgVs有望应用于各种出行场景，例如：个性化定制的出行服务、智能出租车、自动驾驶物流、辅助老年人和残疾人出行等。通过提升车辆的智能化水平，AgVs可以更好地满足用户的个性化需求，提高出行效率和安全性，并为构建更加智能、便捷和可持续的未来交通系统做出贡献。

📄 摘要（原文）

Autonomy, from the Greek autos (self) and nomos (law), refers to the capacity to operate according to internal rules without external control. Autonomous vehicles (AuVs) are therefore understood as systems that perceive their environment and execute pre-programmed tasks independently of external input, consistent with the SAE levels of automated driving. Yet recent research and real-world deployments have begun to showcase vehicles that exhibit behaviors outside the scope of this definition. These include natural language interaction with humans, goal adaptation, contextual reasoning, external tool use, and the handling of unforeseen ethical dilemmas, enabled in part by multimodal large language models (LLMs). These developments highlight not only a gap between technical autonomy and the broader cognitive and social capacities required for human-centered mobility, but also the emergence of a form of vehicle intelligence that currently lacks a clear designation. To address this gap, the paper introduces the concept of agentic vehicles (AgVs): vehicles that integrate agentic AI systems to reason, adapt, and interact within complex environments. It synthesizes recent advances in agentic systems and suggests how AgVs can complement and even reshape conventional autonomy to ensure mobility services are aligned with user and societal needs. The paper concludes by outlining key challenges in the development and governance of AgVs and their potential role in shaping future agentic transportation systems.