“随着高阶智能驾驶对多模态感知、预测与决策的依赖不断提升，真实交通数据在极端天气、长尾场景与隐私敏感环境下面临采集成本高、覆盖不足和标注困难等瓶颈，难以支撑系统规模化训练与验证。如何高效生成具备真实感与可控性的交通数据，以提升系统在极端情形下的可靠性，已成为亟待解决的关键问题。基于此，本文对面向高阶智驾的交通数据智能生成技术开展系统综述，旨在把握研究进展并指引工程化实践。首先，我们引入模型—系统—评测的典型流程，定义并分析了当前面临的数据稀缺、跨模态对齐、条件可控、场景一致性与闭环验证等核心挑战；随后，围绕扩散模型、生成对抗网络、神经辐射场/三维高斯泼溅、世界模型与多模态大模型等技术脉络，系统梳理了代表性生成方法及其在智能座舱、单车智驾与基于车路协同感知的多车协同感知三大应用方向中的关键应用与技术要点；最后，提出了一套覆盖感知—预测—控制闭环度量与传感器物理一致性的多层次评测框架，并讨论了构建兼具真实性与多样性的工程化数据引擎的若干实践建议。本文提及的算法、数据集和评估指标已汇总至https：//github.com/fayewong666999/higher-level-smart-driving-data-generation。本文力图为高阶智能驾驶的数据体系构建、评测规范与后续技术演进提供系统参考。”