南洋理工大学的科研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，这套新技术采用人在回路的学习框架，和传统一次性训练完成、上线后很难自主更新策略的自动驾驶方案不一样，车辆在实际行驶遇到特殊路况时，安全员或者驾乘人员可以直接给出纠正操作，系统会把这些人类的正确处理方式保存下来，不断优化自身的行驶决策模型，越开越懂复杂道路场景，为自动驾驶落地过程里应对多样、不确定的路面情况提供全新的技术思路，推动自动驾驶向着更灵活、更容易迭代优化的方向发展。

这套自动驾驶技术的核心机制

• 搭载人在回路的强化学习框架，支持人类实时干预、纠正车辆的行驶决策
• 收到人类纠正指令后，AI 会提取场景和操作的对应关系，融入自身模型，实现持续学习
• 学习过程不会遗忘之前已经掌握的基础驾驶能力，兼顾新知识积累和原有驾驶技能
• 依托车载传感器同步采集路况画面、障碍物信息，配合人类反馈一起完成模型优化

相比传统自动驾驶方案的亮点

• 适配长尾复杂路况，面对少见的道路场景时，可以依靠人类指导快速积累处理经验
• 学习门槛更低，不用大规模离线重训整套模型，实车测试过程中就能持续迭代
• 贴近人类学车逻辑，像新手司机一样在指导中慢慢熟悉不同路况的应对方式
• 方便科研人员和测试人员在测试场地快速验证、打磨车辆的决策策略

技术的应用方向

• 用于园区、测试场地内的自动驾驶车辆前期研发与验证
• 后续可向城市道路高阶辅助驾驶方案做技术迁移，丰富智驾的迭代手段
• 给自动驾驶算法研发提供新的训练范式，降低海量场景数据采集压力

项目测试推进流程

1. 在封闭测试场地搭建多样化测试场景，启动基础驾驶模型
2. 车辆自主行驶，遇到处理不够妥当的场景时，测试人员进行人为纠正
3. 系统记录场景、纠正动作，后台完成模型轻量化更新，持续积累经验
4. 多轮循环测试验证，检验学习后的行驶表现，稳步提升场景适配能力 南洋理工大学团队这项研究打通了人类反馈到自动驾驶模型持续更新的通路，让自动驾驶汽车拥有了持续进化的能力，为自动驾驶技术的进一步完善增添了新的技术路径。

【相关 FAQ】

问题 1：南洋理工大学团队研发的这款自动驾驶汽车最大特点是什么？

回答 1：南洋理工大学团队研发的这款自动驾驶汽车可以接收人类的纠正指令，并且依托这些反馈实现持续学习，不断优化驾驶决策。

问题 2：南洋理工大学这款可接受人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，学习原理是什么？

回答 2：南洋理工大学这款自动驾驶汽车采用人在回路强化学习机制，在行驶中接收人类纠正操作，结合传感器采集的路况信息更新 AI 模型，积累新场景处理经验。

问题 3：南洋理工大学研发可接受人类纠正持续学习的自动驾驶汽车，有什么价值？

回答 3：南洋理工大学研发可接受人类纠正持续学习的自动驾驶汽车，能够更好应对各类少见的复杂路况，给自动驾驶算法提供高效的迭代方案，助力自动驾驶技术研发。

【数据来源】

[2026-11-02] 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

[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] 南洋理工大学人在回路自动驾驶学习方案技术解读 中金在线汽车频道

免责声明：本文内容仅为科研资讯科普参考，该自动驾驶方案现阶段处于科研研发测试阶段，距离商业化装车落地还有相应研发验证周期，相关技术细节、落地计划以南洋理工大学官方后续发布信息为准，不构成技术投资、产品采购相关建议。