该项目由某高校智能交通实验室联合多家企业共同研发，针对智能驾驶领域复杂路况下决策准确性低、响应速度慢等问题，历经 5 年技术攻关完成。项目构建了融合多传感器数据的环境感知模型，采用深度学习算法实现车辆周边环境的实时精准识别，识别准确率达 98.7%；研发了基于强化学习的动态决策系统，能在 0.1 秒内完成复杂交通场景下的决策判断，如交叉路口通行权分配、突发障碍物避让等。 

        鉴定会上，由 7 位行业专家组成的鉴定委员会听取了项目组的工作报告、技术报告、查新报告等，现场观摩了系统实车测试。专家们一致认为，该系统在多传感器融合算法、动态决策逻辑等方面达到国际先进水平，部分核心技术处于国际领先地位，打破了国外在高端智能驾驶决策系统领域的技术垄断。 

项目成果已应用于 3 家车企的智能驾驶原型车开发，累计完成实车测试里程超 10 万公里，在雨雾、拥堵等复杂场景下的决策成功率达 95% 以上。相关技术已申请发明专利 28 项，其中授权 15 项，发表 SCI 论文 32 篇，制定企业标准 3 项，预计投产后可使智能驾驶系统的研发周期缩短 30%，成本降低 25%。