打通自动驾驶最后一公里！Nexus突破边缘场景生成|nexus|大模型|自动驾驶|解耦|轨迹|边缘

像加塞、急刹，碰撞这样的边缘场景在现实中发生概率极低，但一旦发生就可能导致重大事故。如何在这类场景中安全驾驶就成为了自动驾驶落地的“最后一公里”。

与此同时，这类边缘场景数据的稀缺，正在成为制约自动驾驶模型性能提升的关键因素。一方面，这类场景本就罕见，难以获取大规模的训练数据；另一方面，风险高、采集难，也抬高了数据成本。对数据驱动的自动驾驶来说，缺乏这种对应场景的“极限磨练”，在现实道路上“翻车”几乎不可避免。

为此，来自OpenDriveLab、上海交大、浙大、复旦、Zenseact 和广汽研究院的联合团队，提出 Nexus 框架，通过解耦扩散模型，分块建模局部的噪声演化过程，来模拟这类难、偏、怪的边缘场景，从而提高自动驾驶汽车在这些场景的可靠性。

自动驾驶的最大难题，不是跑得快，而是自动驾驶汽车能不能在各类边缘场景（corner cases）中跑得稳。

一、什么是 Nexus？

Nexus 就像一个聪明的“场景生成器”，它能根据预设目标快速构建出包含多车交互、突发变道、急刹、碰撞等交通场景，而且比此前的方法更灵活、更可靠。

此前的做法要么是一次性生成整个视频，但存在生成慢、对目标难以把控的问题；要么是一帧帧预测，虽然快，但却容易出现“场景崩溃”。

Nexus 的创新在于：将场景划分为区块，单独建模每个局部的噪声演化过程，再通过状态间约束将它们串成整体，这样既保证了局部合理，又能全局协同边生成边调整，根据每一帧的新信息动态更新后续内容，确保场景既逼真又可控。

二、双管齐下：既要实时高效，又要目标可控

Nexus 的设计目标很明确：生成的场景既要满足实时性，又要满足可控性。

传统扩散模型在“去噪”时，对全部未来时刻一次性处理，速度又慢，又难以干涉中间过程；
自动回归方法虽然能即时更新，却缺乏目标状态的指引。

这两类传统方法导致模型无法兼顾交互性和可控性，而 Nexus 的两大核心创新正解决了这一问题。

1. 噪声状态的“解耦”扩散建模：既快又听话

Nexus 并不是让整个场景⼀次性扩散，⽽是将整体场景划分为多个轨迹单元，每个单元在⾃⼰的时间轴上独⽴扩散噪声状态。然后再通过⾏为规则和逻辑约束，协同各个单元。从⽽使建模速度⼤幅提升，且每条轨迹都能精确引导。

2.噪声感知的调度机制：像“动态滑窗”⼀样顺序生成

Nexus 根据各区块的噪声强度动态决定⽣成顺序，类似滑动窗⼝式优化。优先处理“最模糊”的部分，逐步收敛到清晰合理的全局场景。这⼀做法使得⽣成时⻓更短，时序⼀致性更好，避免局部误差向全局扩散。

Nexus-Data：540 小时边缘场景库

为了在边缘场景中有更好的表现，Nexus 团队还构建了包含数千个⾼危瞬间、总时⻓达 540 ⼩时的 Nexus-Data 数据集，覆盖加塞、碰撞、逼停等多种边缘场景，为模型训练提供充分的“极限考验”。

三、实验效果：大幅降低误差，提升准确率

轨迹误差降低 42%，生成的场景更加自然、精准
生成数据用于训练后，规划准确率提升 20%
支持闭环测试、策略学习、仿真评估等实际环节，真正能落地的生成方案

四、边缘场景生成表现

五、基准测试对比（nuPlan数据集）

Nexus-Full 在控制精度、安全性、稳定性三个维度均超越已有方法，同时保持合理的推理时间，达到了SOTA。

任务为基于 2 秒历史预测 8 秒轨迹，含/不含目标引导。

Nexus 支持闭环场景生成，能作为自动驾驶智能体的交互式仿真环境。智能体在生成场景中进行规划，Nexus 则根据其动作实时更新环境，从而实现感知—决策—反馈的闭环。

闭环交互式场景生成性能对比（Scol/Sp）

此外，Nexus 不仅能“生成”，还能作为数据引擎为模型训练提供更多关键场景，提升模型实战表现。

使用合成数据进行数据增强的对比实验。

Nexus通过解耦扩散模型突破动态场景生成的技术瓶颈，代码与部分数据集已开源，详情参考OpenDriveLab官网。

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