實現無人駕駛是人工智能領域面臨的重大挑戰之一，應對這一挑戰需要發展一種新的圖靈測試方法，以測試和驗證無人車對復雜交通場景的理解和行駛決策的能力， 進而推動無人駕駛技術的發展。西安交大人工智能與機器人研究所歷經十年研究，實現的一種無人駕駛測試與驗證的平行計算框架及其系統。近日，該成果發表在國際知名《科學》雜志的子刊 《科學·機器人學》（Science Robotics）上。

西安交大無人駕駛研究團隊構建了人在回路智能測試模型，使系統具有在人類專家指導下自動自我升級的認知機制，同時引入對抗式學習模型， 以自動生成新的任務實例， 這些任務實例可以呈現復雜、動態的交通場景， 促使無人駕駛車輛進一步提高適應復雜環境的能力。

如何對智能系統進行測試是人工智能領域極其重要的研究方向，只有當測試具有明確的任務定義和有效的方法生成測試的豐富數據時，才能實現安全可靠的AI系統。該焦點論文提出的這種無人駕駛測試與驗證的計算框架及其系統基本架構對構建和測試其他人工智能系統也具有重要的啟發意義。

據介紹，西安交通大學人工智能與機器人研究所是于1986年在國內率先成立的人工智能研究機構，是“模式識別與智能系統”國家重點二級學科以及“視覺信息處理與應用國家工程實驗室”。在科學研究方面，主要進行以計算機視覺與模式識別為基礎的智能信息處理結合學科發展前沿，重點進行視覺信號統計特性、初級視覺模型、計算機圖形學和機器視覺信息計算模型研究；智能系統的數理機制探索與模型化；計算視頻及面向圖像和視頻處理的超大規模專用集成電路設計；基于圖像信息的智能控制與識別系統和各種圖像處理方法與技術。先后榮獲國家自然科學獎二等獎1項，國家技術發明獎二等獎1項，國家科技進步獎二等獎2項。