Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities
作者: Yuping Wang, Shuo Xing, Cui Can, Renjie Li, Hongyuan Hua, Kexin Tian, Zhaobin Mo, Xiangbo Gao, Keshu Wu, Sulong Zhou, Hengxu You, Juntong Peng, Junge Zhang, Zehao Wang, Rui Song, Mingxuan Yan, Walter Zimmer, Xingcheng Zhou, Peiran Li, Zhaohan Lu, Chia-Ju Chen, Yue Huang, Ryan A. Rossi, Lichao Sun, Hongkai Yu, Zhiwen Fan, Frank Hao Yang, Yuhao Kang, Ross Greer, Chenxi Liu, Eun Hak Lee, Xuan Di, Xinyue Ye, Liu Ren, Alois Knoll, Xiaopeng Li, Shuiwang Ji, Masayoshi Tomizuka, Marco Pavone, Tianbao Yang, Jing Du, Ming-Hsuan Yang, Hua Wei, Ziran Wang, Yang Zhou, Jiachen Li, Zhengzhong Tu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-05-13
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述性论文：探索生成式AI在自动驾驶领域的应用前沿与机遇
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 自动驾驶 深度学习 GAN 扩散模型 大型语言模型 合成数据 数字孪生
📋 核心要点
- 自动驾驶面临泛化能力弱、数据获取成本高昂等挑战，尤其是在处理罕见和极端场景时。
- 利用生成式AI强大的内容生成、推理和规划能力，可以有效解决自动驾驶中的数据稀缺、模型泛化等问题。
- 该综述全面梳理了生成式AI在自动驾驶各个环节的应用，并探讨了未来发展方向和潜在挑战。
📝 摘要（中文）
生成式人工智能（GenAI）作为一种变革性的技术浪潮，凭借其在内容创作、推理、规划和多模态理解方面的强大能力，正在重塑各行各业。这种革命性的力量为解决工程领域最宏伟的挑战之一——实现可靠的完全自动驾驶，特别是追求L5级自动驾驶，提供了最有希望的途径。本综述全面而批判性地总结了GenAI在自动驾驶技术栈中新兴的作用。首先，提炼了现代生成模型的原理和权衡，包括VAEs、GANs、扩散模型和大型语言模型（LLMs）。然后，阐述了它们在图像、LiDAR、轨迹、占用、视频生成以及LLM引导的推理和决策方面的应用前沿。对实际应用进行了分类，例如合成数据工作流程、端到端驾驶策略、高保真数字孪生系统、智能交通网络以及跨领域迁移到具身智能。确定了关键的障碍和可能性，例如罕见情况下的全面泛化、评估和安全检查、预算有限的实施、法规遵从性、伦理问题和环境影响，同时提出了理论保证、信任度量、交通集成和社会技术影响等方面的研究计划。通过统一这些线索，本综述为研究人员、工程师和政策制定者提供了前瞻性的参考，以应对生成式AI和高级自动驾驶技术的融合。相关论文的活跃维护库可在https://github.com/taco-group/GenAI4AD上找到。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶系统，尤其是L5级别，需要处理各种复杂和罕见的场景。传统方法依赖于大量真实数据，但获取和标注这些数据成本高昂，且难以覆盖所有可能的 corner cases。此外，现有模型在面对未见过的情况时，泛化能力有限。
核心思路：利用生成式AI模型，如GANs、VAEs、扩散模型和LLMs，来生成合成数据，增强模型的鲁棒性和泛化能力。通过LLM的推理和规划能力，提升自动驾驶系统的决策水平。核心在于将生成式AI作为一种工具，赋能自动驾驶的各个模块。
技术框架：该综述涵盖了生成式AI在自动驾驶技术栈中的多个应用，包括：1) 数据生成：利用GANs、VAEs和扩散模型生成图像、LiDAR点云、轨迹、占用栅格和视频数据，用于训练自动驾驶模型。2) 端到端驾驶：使用生成式模型直接学习驾驶策略。3) 数字孪生：构建高保真数字孪生系统，用于仿真和测试。4) 智能交通网络：利用生成式AI优化交通流量和资源分配。5) 跨领域迁移：将自动驾驶技术迁移到其他具身智能领域。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了生成式AI在自动驾驶领域的应用，并指出了未来的研究方向。与以往的研究不同，该综述不仅关注单个生成式模型的应用，而是从整个自动驾驶技术栈的角度，探讨了生成式AI的潜力。
关键设计：不同的生成式模型适用于不同的任务。例如，GANs擅长生成逼真的图像，扩散模型在生成高质量图像的同时具有更好的多样性，LLMs可以用于推理和规划。在训练生成式模型时，需要仔细设计损失函数，以保证生成数据的质量和多样性。此外，还需要考虑如何将生成的数据有效地集成到自动驾驶系统的训练流程中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面总结了生成式AI在自动驾驶领域的应用，涵盖了数据生成、端到端驾驶、数字孪生等多个方面。论文不仅回顾了现有方法，还指出了未来的研究方向和潜在挑战，为研究人员和工程师提供了宝贵的参考。该综述还维护了一个活跃的GitHub仓库，方便读者获取相关论文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶系统的开发、测试和验证。通过生成合成数据，可以降低数据采集成本，加速模型训练，并提高系统在罕见场景下的鲁棒性。此外，该研究还可促进数字孪生、智能交通等领域的发展，为构建更安全、高效的交通系统提供技术支持。
📄 摘要（原文）
Generative Artificial Intelligence (GenAI) constitutes a transformative technological wave that reconfigures industries through its unparalleled capabilities for content creation, reasoning, planning, and multimodal understanding. This revolutionary force offers the most promising path yet toward solving one of engineering's grandest challenges: achieving reliable, fully autonomous driving, particularly the pursuit of Level 5 autonomy. This survey delivers a comprehensive and critical synthesis of the emerging role of GenAI across the autonomous driving stack. We begin by distilling the principles and trade-offs of modern generative modeling, encompassing VAEs, GANs, Diffusion Models, and Large Language Models (LLMs). We then map their frontier applications in image, LiDAR, trajectory, occupancy, video generation as well as LLM-guided reasoning and decision making. We categorize practical applications, such as synthetic data workflows, end-to-end driving strategies, high-fidelity digital twin systems, smart transportation networks, and cross-domain transfer to embodied AI. We identify key obstacles and possibilities such as comprehensive generalization across rare cases, evaluation and safety checks, budget-limited implementation, regulatory compliance, ethical concerns, and environmental effects, while proposing research plans across theoretical assurances, trust metrics, transport integration, and socio-technical influence. By unifying these threads, the survey provides a forward-looking reference for researchers, engineers, and policymakers navigating the convergence of generative AI and advanced autonomous mobility. An actively maintained repository of cited works is available at https://github.com/taco-group/GenAI4AD.