ETRI推进基于真实行驶数据学习的“AI自动驾驶”商业化

by Jeong Ilwoong

Published 17 Mar.2026 10:32(KST)

为开发和实现“下一代端到端（E2E）自动驾驶技术”的商业化，国内研究机构与民间企业决定开展相互合作。E2E自动驾驶技术的核心在于，基于实际道路行驶数据，由人工智能（AI）学习驾驶策略，实现车辆自主驾驶。

韩国电子通信研究院（ETRI）17日表示，将与KG Mobility以及自动驾驶专业企业Sotis股份公司共同利用在真实道路上收集的大规模行驶数据，启动一项基于人工智能的自动驾驶技术开发项目，对从传感器感知到行驶决策、车辆控制的全流程进行一体化学习。

（自左起）Sotis股份公司代表理事 Kang Chanho、KG Mobility部门长 Kwon Yongil、ETRI本部长 Choi Jeongdan 在签署就“端到端自动驾驶人工智能技术”开发开展相互合作的合作意向书后合影留念。韩国电子通信研究院供图

最终目标是将所开发的技术应用于真实车辆，实现产业化。基于实际道路行驶数据，AI以类似人类的方式对道路环境进行综合理解，自主控制车辆转向和加减速，从而实现“通用驾驶智能（Driving Intelligence）”，并将其扩展到可在产业现场应用的水平。

现有自动驾驶技术通常采用在不同系统中分阶段处理感知、判断和控制功能的方式。然而，ETRI计划与KG Mobility和Sotis共同开发“一套集成AI模型既理解道路状况，又可同时决定车辆转向及加减速的E2E自动驾驶技术”。

尤其是，ETRI认为，本次研究将把通过科学技术信息通信部、信息通信企划评价院（IITP）、自动驾驶技术开发创新事业团（KADIF）等国家研发项目所获得的核心AI技术，与真实车辆数据相结合，发展到能够满足产业界需求的水平，成为重要的里程碑。

本次研究将应用ETRI此前开发的多项技术，包括：在拥挤道路环境中预测危险状况并决定最优行驶行为的“基于强化学习的自动驾驶AI软件”，以及在恶劣天气或难以预测的道路环境下实现稳定行驶的“感知与判断AI软件”等。

在此基础上，ETRI表示，还将构思并融合一种将以摄像头为中心的视觉信息与AI逻辑判断能力相结合的新方法，开发出即便仅采用最少传感器配置也能实现稳定自动驾驶的智能驾驶模型。

在本次研究中，KG Mobility将提供真实车辆行驶数据和测试基础设施；ETRI与自动驾驶专业企业Sotis股份公司将负责开发下一代端到端自动驾驶软件并构建集成系统。ETRI计划在技术开发、验证到产业应用的全流程中与两家企业协同合作，最大化技术协同效应。

ETRI人工智能机器人研究本部部长Choi Jeongdan表示：“近期在全球市场上，特斯拉正扩大E2E方式的自动驾驶软件（全自动驾驶FSD）的应用，英伟达也发布了自动驾驶AI基础模型，技术竞争日趋激烈。在此背景下，本次研究也具有重要意义，因为它体现了国家研究机构与整车制造企业为强化全球自动驾驶技术竞争力而开展相互合作。”