2026年汽车行业技术特点分析：行人与智能汽车交互建模驱动人车混行安全与效率协同突破

  中国报告大厅网讯，随着智能汽车逐步渗透至人车混行的复杂交通环境中，场景的复杂度与不确定性急剧提升。行人与智能汽车交互行为建模技术是优化智能汽车决策能力、保障行人在混行交通环境中安全的关键技术。以下是2026年汽车行业技术特点分析。

  一、汽车人车交互行为定义与关键特性

  《2026-2031年中国汽车行业专题研究及市场前景预测评估报告》指出，行人与汽车交互行为包含交通安全、效用最大化、社会性和信息交换4个关键特性。交通安全描述了行人与汽车在同一时空中发生碰撞的潜在趋势，促进了一系列碰撞风险衡量技术的发展，为人车安全交互奠定了基本保障。效用最大化理论模拟了行人内心期望的满足过程，在理性人假设下通过权衡风险与收益指导决策，实现类人的交互过程。社会性强调行人与智能汽车在特定场景中遵循社会规范的能力，体现为合作、竞争、利己、利他等社会价值取向，可简化决策状态空间复杂度并提高技术社会认可度。信息交换是促成良好交互的重要前提，通过设计合理的显式与隐式人车沟通线索确保信息交换通道畅通。基于这4个关键特性，交互可定义为：至少2名道路使用者，同时接近同一个空间区域，在社会规范的约束下，相互调整其行为链，适应对方行为或要求对方作出反应，最终实现自身目的。

  二、汽车行人交互决策建模方法演进

  行人交互决策建模方法从早期基于间隙接受行为的模型发展到基于博弈论、证据累积过程的模型。间隙接受行为模型假设行人的交互决策基于人车之间的间隙，主要应用于非控制交叉口中汽车不让行的场景。基于汽车运动学依赖假设的模型进一步引入证据漂移-扩散假设，用以描述决策背后的认知过程。基于博弈论均衡假设的模型重点表征了行人交互决策与对手决策之间的依赖关系，适用于路权模糊的强交互场景。双累加器博弈模型既采用了证据漂移-扩散假设又表征了行人交互的博弈过程，体现了交互过程中的非理性特征。影响交互决策建模的因素包括车道数量、双向来车、车流状态等交通环境因素，以及年龄、性别、分心、行人群集大小等行人异质性特征。研究证实，面对减速让行汽车时，行人过街决策呈现双模式特征，基于漂移-扩散理论的认知决策模型成功模拟了这种双峰过街启动时间分布。

  三、汽车行人交互运动建模与交互作用量化

  行人交互运动建模分为启动模型和运动轨迹模型。过街启动时间通常指行人开始过街运动之前花费的时间，在汽车不让行场景中呈右偏分布，威布尔分布可较好拟合;在汽车让行场景中呈现复杂双峰分布。运动轨迹建模方法包括专家模型与学习模型，专家模型如元胞自动机、社会力模型、速度障碍模型，具有理论简洁、可解释性强但精度相对较低的特点;学习模型如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、深度强化学习，具有模型精确性高但可解释性较差的特点。交互作用量化分为交互信息量化和交互过程量化。交互信息量化从汽车运动学角度分析横纵向运动信息作为决策线索，从人类感知学角度讨论视觉感知模型和机制，从心理学角度讨论社会性、群体效应、信息级联的量化方法。交互过程量化包括物理假设类方法借用势场、力、速度矢量概念模拟交互模式，效用假设类方法通过构建效用函数量化主观决策过程，认知假设方法借用漂移-扩散理论通过双累加器实现主观决策过程，数据驱动方法包括社会池化和图神经网络捕捉交互行为模式。

  四、汽车智能汽车特性与人车交互新范式

  智能汽车与传统汽车在沟通方式、外观以及驾驶行为方面存在显著差异。L3级及以上智能汽车将不需要驾驶人实时执行或监控动态驾驶任务，行人注意到驾驶位上无驾驶人或驾驶人正在从事与驾驶无关的任务时，行人的风险感知增大，过街意愿降低。学者们提出使用外部人机交互界面构建行人与智能汽车间的新式沟通渠道，以弥补缺失的信息沟通。研究表明，eHMI能使行人更快地理解智能汽车的交互意图并更快地做出决策。智能汽车新颖的外观可以增强行人的信任和理解，智能汽车驾驶行为所传达的速度信息以及汽车与行人之间的距离信息是对行人而言最重要的信息来源。行人的年龄、性别、文化、技术接受度、初始信任等是影响其对智能汽车信任度的潜在因素，行人在与智能汽车的交互过程中存在显著的学习效应。当前考虑智能汽车特征的行人行为建模研究主要集中在eHMI和智能汽车驾驶行为对行人决策行为的影响，相关研究仍非常匮乏。

  五、汽车人车交互技术未来发展趋势

  未来人车交互行为建模技术将向多学科深度交叉融合与新兴技术创新性应用方向发展。核心理论假设已从物理类假设向认知类假设发展，涵盖了物理学、心理学、认知科学、社会学等多个领域。多模态大语言模型通过结合视觉基础模型和大语言模型，提供了从图片、视频、语音数据到文本的超强信息关联分析能力，可在人车交互中基于人类知识生成符合逻辑和规范的文字指令，描述图像或视频中的要素并对要素间的关联性进行推理，达到交互势态感知。具身认知理论认为心智的产生不局限于大脑，而是与身体、环境密切相关，智能汽车被认为是典型的具身智能体。通过复杂环境、具身形态和可学习控制器之间的交互，可促进智能体行为的进化。多模态大模型与具身认知理论的协同发展，有望为人车交互建模注入更深层次的语义支持与适应性机制，助力模型实现从被动预测向主动理解与交互响应的范式转型。随着智能汽车普及率的逐步提升，未来研究将明晰智能汽车特性和不同地区社会规范对行人、汽车交互的影响，推动智能汽车根据当地行人的行为模式调整交互策略，形成更具区域化特征的驾驶风格。

  综上所述，汽车行业正以行人与智能汽车交互行为建模技术为核心，推动人车混行交通从被动安全向主动协同深度转型。自2015年起相关文献年均增长率达37.07%，研究焦点从间隙接受理论、二元Logit模型向博弈论、证据累积模型、深度强化学习及多模态大语言模型演进。行人与汽车交互行为包含交通安全、效用最大化、社会性和信息交换4个关键特性，行人交互决策建模已从弱交互向强交互发展并逐步增加对认知和非理性因素的考虑，交互过程量化从物理假设类向认知假设类演进。多模态大语言模型与具身认知理论的协同发展将为人车交互建模注入更深层次的语义支持与适应性机制，推动实现更加类人的行人智能体、更加安全、高效、人性化的人车交互体验。

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