迈向社会化合规自动驾驶车辆：研究进展、专家洞见与概念框架构建

本研究针对自动驾驶车辆(AVs)在混合交通环境中缺乏社会合规性(SCAVs)的问题，通过系统性范围综述和专家访谈，首次提出整合社会心理因素与多目标优化的概念框架。研究采用在线问卷验证了框架要素的优先级（如 anticipation capability 和 bidirectional behavioral adaptation），为AVs的安全集成和跨文化适配提供了理论支撑与实践路径，对推动自动驾驶技术的社会接受度具有重要意义。

　　

随着自动驾驶技术从部分自动化（SAE Level 2）向高度自动化（Level 3-5）演进，混合交通环境下自动驾驶车辆（AVs）与人类驾驶车辆（HDVs）的交互问题日益凸显。尽管AVs在提升道路安全和交通效率方面潜力巨大，但其机械化的决策模式难以适应人类驾驶中隐含的社会规范和文化差异，导致通行效率低下、交互意图不明确，甚至引发安全隐患。例如，当前AVs无法有效解读人类驾驶者的手势礼让或动态博弈意图，也难以适应不同地区特有的驾驶习惯（如欧洲的让行规则与亚洲的激进并线文化）。这种"社会化合规"能力的缺失，成为制约AVs大规模落地应用的核心瓶颈。

为系统解决这一问题，荷兰代尔夫特理工大学的研究团队在《Communications in Transportation Research》发表了题为"Toward developing socially compliant automated vehicles: Advances, expert insights, and a conceptual framework"的研究论文。该研究通过系统性范围综述（Scoping Review）梳理了68篇关键文献，结合10位跨领域专家的深度访谈，首次构建了面向社会化合规自动驾驶车辆（SCAVs）的多维度概念框架，并通过全球90位从业者的问卷调查验证了框架要素的优先级。

研究采用的关键技术方法包括：1) 基于PRISMA-ScR准则的五步文献筛选法，从Scopus、Web of Science等4大数据库筛选1542条记录；2) VOSviewer关键词网络分析与Sankey图谱可视化技术；3) 针对研究者、技术人员及政策制定者的线上问卷调查（含Likert量表与优先级排序）；4) 多学科专家访谈（涵盖OEM厂商、研究机构与政府部门）。

研究结果主要体现为以下四个方面：

1. 文献计量分析揭示技术聚焦点

通过关键词共现网络发现，现有研究高度集中于决策算法（decision-making）、深度强化学习（DRL）和社会价值取向（SVO）模型。约63%的研究采用仿真平台（如CARLA、Highway-env）验证算法，但仅12%涉及真实道路测试。交互场景中以无信号灯交叉口（unsignalized intersections）和匝道合并（on-ramp merging）为主要实验环境。

2. 五大方法论分类与局限性

研究将现有技术归纳为：模仿学习（imitation learning）、强化学习与效用模型结合（RL with utility-based models）、基于模型的人类行为生成（model-based behavior generation）、社会因素融合的轨迹预测（trajectory prediction with social factors），以及优化驱动的参数调优（optimization-based tuning）。其中，社会心理因素（如礼貌性 courtesy 和协调倾向 coordination tendency）的建模仍处于初步阶段，且缺乏跨文化适配能力。

3. 专家访谈指出的核心缺陷

专家一致认为当前AVs存在四大短板：过度保守性（excessive conservatism）、隐性通信解读失败（inability to interpret implicit communications）、驾驶风格适应不足（failure in adapting to driving styles），以及文化规范性僵化（cultural inflexibility）。这些缺陷导致AVs在混合交通中易被人类驾驶者利用，反而降低整体路网效率。

4. 概念框架的构建与验证

针对上述问题，研究提出包含六大模块的概念框架：

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  社会化合规决策模块：整合文化规范与动态驾驶风格

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  安全约束模块：实时监控操作边界

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  双向行为适应模块（bidirectional behavioral adaptation）：实现AV与人类的相互学习

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  时空记忆缓冲模块（spatial-temporal memory buffer）：存储历史交互数据

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  多目标优化与权衡管理：平衡个体与路网效益

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  eHMI通信接口：通过视觉化界面传递意图

通过问卷调查发现， anticipation capability（预期能力）被列为中期（1-3年）最高优先级（平均评分6.29/7），而 bidirectional behavioral adaptation（双向行为适应）与 memory buffer integration（记忆缓冲整合）则是长期（5-10年）关键突破点。值得注意的是，社会文化适配（social and cultural alignment）被专家认为建模难度最高（平均可行性4.15/7），凸显了跨学科合作的必要性。

研究结论表明，SCAVs的发展需要打破传统以算法为核心的设计范式，转向"社会-技术"协同框架。该研究首次将社会心理因素、长期行为适应机制和网络级效益权衡系统性地融入AV设计体系，为OEM厂商提供了明确的技术路线图：短期应聚焦于多目标优化与预期能力提升，中长期需攻克双向适应算法与跨文化数据库构建。此外，研究建议通过"监管沙盒"机制在特定区域（如园区道路或高速公路）开展SCAVs试点，逐步积累真实交互数据以优化模型。

该框架的提出不仅为自动驾驶技术的社会化集成提供了理论基石，更揭示了未来智能交通系统发展的核心方向——即通过算法与社会行为的深度融合，实现人车协同的终极目标。随着全球AV测试数据的持续积累，这一框架有望成为评估和指导SCAVs发展的标准参考体系，最终推动自动驾驶技术从"功能实现"走向"社会接纳"的新阶段。