在自动驾驶技术的演进过程中，轨迹预测正逐渐成为决定系统智能水平的关键一环。它赋予车辆一种“未卜先知”的能力——不是简单地感知当前环境，而是对周围动态交通参与者（如其他车辆、行人、骑行者等）在未来几秒内的行为路径进行合理推演。这种能力，正是自动驾驶从“被动响应”迈向“主动预判”的核心所在。
与传统的感知任务不同，轨迹预测不满足于回答“现在发生了什么”，而是致力于解答“接下来可能发生什么”。当人类驾驶员看到前方车辆打转向灯，会本能地判断其可能变道，并提前调整车速或车道；而自动驾驶系统则需通过算法模型，将这种直觉转化为可计算、可执行的预测结果。这一步骤，恰好位于感知模块输出之后、规划决策模块介入之前，是连接“看见”与“行动”的桥梁。
为何轨迹预测如此不可或缺？因为真实道路充满不确定性：一辆车可能突然切入车道，一个行人可能从视觉盲区冲出，甚至非机动车也可能毫无征兆地改变方向。若仅依赖当前状态做反应，系统极易陷入滞后甚至危险境地。轨迹预测的价值，就在于为自动驾驶预留“思考时间”和“安全冗余”——通过预判他人行为，提前规划减速、避让或绕行策略，从而显著提升行车安全性与乘坐舒适性。
实现高精度轨迹预测，依赖三大类输入信息：首先是静态环境数据，包括高精地图中的车道线、交叉口结构、交通标志及信号灯位置；其次是动态对象的历史状态，如目标的位置、速度、航向及其过去数秒的运动轨迹；最后是多主体之间的交互关系，例如前车刹车可能引发后车连锁反应，或行人靠近斑马线可能影响右转车辆的行驶意图。这些信息共同构成预测模型的“认知基础”。
输出方面，现代轨迹预测系统通常采用“多模态”形式——即不只给出单一未来路径，而是提供若干种可能轨迹，并附带每种可能性的概率分布。例如，一辆前方车辆有70%概率保持直行、20%概率变道、10%概率急刹。这种表达方式更贴近现实世界的不确定性，也为后续的规划模块提供了更丰富的决策依据。
技术路线上，早期方法多基于物理运动模型，假设目标按恒定加速度或速度延续当前状态，但难以应对复杂交互场景。如今主流方案已转向数据驱动的深度学习架构：利用图神经网络（GNN）建模多智能体间的相互影响，结合Transformer或LSTM等时序模型捕捉行为模式，并融合地图语义信息约束预测结果的合理性。例如，模型会自动排除“车辆穿越建筑物”或“行人逆行上高速”等违反交通规则的荒谬轨迹。
尽管技术不断进步，轨迹预测仍面临多重挑战。首先是多主体交互的高度复杂性，尤其在混合交通环境中，人、车、非机动车的行为逻辑差异巨大且相互耦合；其次是行为本身的多模态特性，要求系统必须同时兼顾多种可能性而非孤注一掷；此外，如何在有限算力下实现实时、低延迟的高质量预测，也是工程落地的关键瓶颈。更值得警惕的是，许多模型在静态数据集上表现优异，却在真实动态场景中失效——因为现实世界中，自动驾驶车辆自身的动作也会反过来影响其他交通参与者的行为，形成闭环互动，这与离线训练时的开环假设存在本质差异。
随着自动驾驶向L4乃至L5级别迈进，轨迹预测已不再是可选项，而是系统安全架构的基石。它让机器不再只是“看见当下”，而是学会“想象未来”，从而在千变万化的城市道路中，做出更类人、更稳健、更安全的驾驶决策。可以说，没有可靠的轨迹预测，真正的高级别自动驾驶便无从谈起。这一技术的持续突破，正在为自动驾驶装上一双真正能“预见风险”的眼睛。
