自動駕駛系統中的推理能力調查：開放挑戰與新興範例

摘要

這份研究調查指出，自動駕駛系統的發展已從感知限制轉向更根本的瓶頸——推理能力的缺陷。現有 AD 系統在結構化環境中表現良好，但在長尾場景和複雜社交互動中頻繁失敗，而 LLM 和 MLLM 的出現提供了將強大認知引擎整合至 AD 系統的機會。研究提出將推理從模組化組件提升為系統認知核心的新框架，透過認知層級體系來指導 LLM/MLLM 與自動駕駛的整合。