7月29日，重庆长安汽车股份有限公司（简称“长安汽车”）正式披露了一项名为“驾驶行为预测方法、驾驶行为预测模型训练方法及装置”的专利（申请号尚未公布）。该技术聚焦于利用前沿的机器学习算法，精准预判车辆驾驶行为，旨在为高级驾驶辅助系统（adas）和自动驾驶技术的发展提供核心支持。
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据专利文件显示，该方案主要由两大部分构成：
驾驶行为预测流程：将待分析的车辆运行参数（如车速、方向盘转角、周围环境信息等）输入至目标驾驶行为预测模型，模型可直接输出对驾驶员下一步操作的预测结果，例如变道、加速或减速等意图。
模型训练机制设计：目标模型通过多轮迭代优化构建而成。具体而言，从第N组车辆参数样本出发，依据“参数类别重要性评分”剔除非关键变量（如冗余传感器信号），生成更精简的第N+1组训练样本。使用这些优化后的数据训练初始模型，并评估其预测准确率。通过持续筛选符合“预设精度标准”的参数组合，最终获得高性能的目标预测模型。
该方法有效降低了无关或噪声数据对模型判断的干扰，使系统在复杂交通环境中仍具备出色的预测稳定性与准确性。长安汽车在专利说明中指出，该技术可实现对驾驶行为的“高精度预判”，有望显著增强行车安全性及自动驾驶系统的决策可靠性。
事实上，这并非长安汽车首次在驾驶行为预测领域取得进展。早在2024年12月，其旗下子公司——重庆长安科技有限责任公司便提交了“违规驾驶行为预测专利”申请。该技术可通过分析驾驶员历史行为模式，在1.3秒内识别出潜在违规操作（如急变道或超速倾向），并即时发出警示，以提升道路安全水平。此外，2024年11月，长安汽车还获得了“环境车辆行为预测模型训练”相关专利的授权（授权号CN 114742236 B），该系统依托云端大数据进行模型训练，能够自动处理海量行车数据，大幅减少人工标注与干预需求。
