南洋理工大学的研究团队成功开发出一款能够接收人类纠正信息，并且可以在此基础上持续自主学习的自动驾驶汽车，这套方案主要是希望解决传统自动驾驶系统学习固化、很难在实际行车场景里跟着人的反馈迭代优化的问题。这套自动驾驶系统的核心思路，是把人类给出的纠正指令当成有效学习样本，系统不会只单纯记住单次指令，还会提炼背后的行车逻辑，把学到的规则融入自身决策模型里。整个工作流程分为三个环节，首先是车辆正常行驶过程中感知路况、输出对应的驾驶动作；其次当人类驾驶员发现动作不合适、给出纠正操作或者指令时，系统会同步记录路况信息、原有决策和人类纠正内容；最后模型会完成更新训练，后续遇到相似场景，就可以自主采用经过人类校准后的驾驶策略，实现持续学习升级。这套技术落地之后，能够让自动驾驶车辆不用依赖海量预先标注数据集，在真实道路使用过程中慢慢积累经验，适配更多多样化的道路场景。

系统核心能力清单

• 接收人类纠正：支持驾驶员实时给出的操作纠正、指令纠正，识别人为干预信号
• 在线持续学习：接收纠正后更新自身决策模型，不用返回实验室重新训练
• 场景泛化：从单次人类纠正中提炼通用驾驶逻辑，适配同类路况
• 感知联动：同步采集当时路况、障碍物、车道信息，和人类反馈绑定学习

和传统自动驾驶方案对比

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【相关 FAQ】

问题 1：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，人类要怎么向车辆发送纠正信号？

回答 1：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，人类可以通过方向盘、刹车油门的操作干预，或是配套交互指令来发送纠正信号，系统会同步记录下当前路况和人类操作，用来开展后续学习。

问题 2：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，每次收到人类纠正之后都要长时间训练吗？

回答 2：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车不需要长时间训练，系统可以提取人类纠正里的驾驶逻辑完成轻量化更新，实现持续学习，保障后续相似场景下的驾驶调整。

问题 3：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车，学习到的驾驶经验能不能用到其他陌生路况？

回答 3：南洋理工大学这款可接收人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车会提炼纠正行为背后通用的行车规则，不是只记忆单一画面，学到的经验可以迁移到结构相似的陌生路况里。

【数据来源】

[2026-11-03]（南洋理工大学团队研发出可接受人类纠正并持续学习的自动驾驶汽车）网通社

免责声明：本文内容仅为信息整理，相关技术成果仍处于研究阶段，不构成技术落地、购车、投资相关建议，技术实际效果以南洋理工大学官方后续披露信息为准。