实现无人驾驶是人工智能领域面临的主要挑战之一。为了应对这一挑战，需要开发一种新的图灵测试方法，以测试和验证无人驾驶车辆了解复杂交通情况并做出决策的能力。促进无人驾驶技术的发展。如何测试智能系统是人工智能领域极为重要的研究方向。只有在测试具有明确的任务定义和有效的生成测试数据的方法时，才能实现安全可靠的人工智能系统。最近，中国科学院自动化研究所作为第一作者和通讯作者单位，与清华大学和西安交通大学人工智能与机器人研究所合作，提出了一种新的图灵测试方法。测试和验证无人驾驶车辆理解复杂交通场景并推动决策的能力对于其他人工智能系统的构建和测试具有重要的启发意义。相关研究成果名为“通过虚拟现实交互对车辆智能进行并行测试”，并作为《科学机器人》的重点论文发表。并行测试系统过程的示意图。经过十多年的研究，已经实现了用于无人驾驶测试和验证的并行计算框架和系统。研究团队构建了一个针对该循环中人员的并行智能测试模型，因此该模型具有一种认知机制，可以在人类专家的指导下自动进行自我升级。这主要通过三个步骤：首先，建立一套语义来定义和描述自动驾驶汽车需要完成的任务，从而形成一个软件定义的手动测试系统。然后针对指定的任务实例执行车辆测试，并将在此过程更新中生成的数据同步到并行测试系统，以使其能够连续学习和“增长”；特别需要指出的是，研究工作引入了对抗性学习模型，以便系统可以自动生成新的任务实例，从而可以呈现复杂的动态交通场景，从而促进无人驾驶车辆进一步提高其适应复杂环境的能力环境将有效地促进无人驾驶技术的发展。上述研究工作得到了国家自然科学基金重大研究计划的支持。