| 自动驾驶系统在开放道路环境中面临交通参与者行为复杂、道路结构多变、长尾风险场景样本稀缺及安全验证成本高昂等问题，传统依赖真实道路里程累积的测试方法难以高效支撑自动驾驶系统规模化应用。基于场景的测试方法，通过对典型工况、复杂交互场景和高风险场景进行提取、生成与复现，已成为自动驾驶安全性能评价的重要技术路线。针对自动驾驶场景生成与测试技术的发展需求，从场景描述、场景生成、测试评价和仿真验证4个维度进行分析，重点讨论当前技术面临的标准化表达不足、真实数据长尾样本稀缺、多车交互建模困难、关键场景生成效率不高及闭环评价体系不完善等问题；在此基础上，总结规则驱动、自然驾驶数据驱动和学习式生成方法的发展趋势，指出未来自动驾驶场景生成将向标准化建模、多源数据
融合、生成式人工智能驱动、风险导向搜索和闭环仿真评价方向发展；最后，从场景要素统一表达、数据与机理融合建模、关键风险场景定向生成、仿真平台闭环验证和评价指标标准化等方面提出后续研究重点，以期为自动驾驶场景生成与测试技术迭代发展提供参考。 |
