南洋理工大学这支团队研发的这套自动驾驶方案，核心亮点是把人纳入持续学习闭环，和传统预先完成训练、部署后模型固定不变的自动驾驶系统有明显区别，车辆在上路运行过程中，当人类驾驶员介入接管、做出纠正操作，系统就会采集这一段干预数据，完成模型迭代优化，模拟新手学车、教练纠错的学习逻辑，该成果论文已经发表在《Nature Communications》，适合应对道路上很多预训练数据集里没有覆盖的小众、突发交通场景，下面从运行原理、技术优势、落地限制、应用场景分开说明。
一、基础运行原理
表格
| 模块 | 功能说明 |
|---|---|
| 车载感知模块 | 摄像头、雷达持续采集周边车辆、行人、标线、交通信号等环境信息，生成场景感知结果 |
| 决策规划模型 | 基础预训练模型负责常规路况的自主行驶决策 |
| 人类引导学习模块 | 识别人类接管、打方向、刹车、减速等纠正动作，把人类操作当成正向示范信号，更新模型策略 |
| 记忆与持续学习模块 | 区分新旧场景，在学习新经验的同时，降低遗忘原有成熟驾驶策略的风险，缓解持续学习常见的灾难性遗忘问题 |
二、对比传统自动驾驶方案的技术优势
- 泛化能力更强：传统自动驾驶高度依赖离线数据集，陌生场景容易保守或者出错；这套系统可以在真实道路上不断积累本地场景经验。
- 对齐人类驾驶习惯：学习人类的避让、礼让、过路口的处理方式，行驶风格更贴近普通人的驾驶逻辑。
- 数据获取成本更低：不用大规模专门采集标注数据，正常行驶中的人工干预行为就是训练素材。
- 迭代更灵活：不同地区、不同路况下使用，车辆可以自主适配当地的通行习惯。
三、当前适用场景
优先适合园区、封闭测试场、固定线路通勤这类低速、可控环境的自动驾驶测试，用来持续打磨策略；研究定位属于人机协同的学习框架，以科研验证为主。
四、技术待推进事项清单
- 学习的稳定性：需要持续验证，保证学到的人类纠正动作都是安全合规的，不会学习到不规范的驾驶习惯。
- 安全兜底机制：学习迭代过程中，保留安全监控、随时接管的底层防护。
- 规模化验证：目前以研究实验为主，还需要大量实车测试来验证复杂城市路况下的可靠性。
【相关 FAQ】
问题 1：南洋理工大学这款可接收人类纠正的自动驾驶汽车，和普通自动驾驶最大差别是什么？
回答 1：普通自动驾驶大多是离线训练好，上路之后模型不再自动更新；南洋理工大学这套方案上路之后，能够根据人类的接管纠正动作，实时持续学习、优化自己的驾驶策略。
问题 2：人类哪些纠正动作，可以被这套自动驾驶系统学习记录？
回答 2：人类踩刹车、调整转向、减速避让、变道干预这类接管操作都可以作为引导信号，系统会记录对应的场景和人类操作策略用于迭代。
问题 3：这套南洋理工大学持续学习自动驾驶技术现在可以直接量产装车吗？
回答 3：这项成果属于前沿学术研究成果，论文刚对外发布，目前主要用于科研场景验证，距离乘用车商业化量产落地还有较多测试、合规工作需要完成。
【数据来源】
[2026-11-02]（NTU researchers build self-driving car that keeps learning from human corrections）网通社快报
[2026-11-02]（像人类学习一样 NTU 研发出能够持续学习的自动驾驶汽车）盖世汽车
[2026-11-02]（Human-guided continual learning for multifaceted improvement of self-driving vehicles）Nature Communications
免责声明：本文内容基于公开科研新闻与论文摘要整理，属于前沿技术科普；该自动驾驶技术尚处在研究阶段，性能、安全能力以南洋理工大学实验室后续公开测试结果为准。
