傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)往往依賴(lài)于分模塊設(shè)計(jì)，從環(huán)境感知、決策規(guī)劃到車(chē)輛控制，各個(gè)子系統(tǒng)之間都是獨(dú)立工作，協(xié)同控制車(chē)輛的行駛，在復(fù)雜的交通場(chǎng)景下，這種分層架構(gòu)容易受到累積誤差、信息丟失以及實(shí)時(shí)性不足等問(wèn)題的困擾。大模型憑借其海量參數(shù)、跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力和端到端學(xué)習(xí)范式，正逐步改變這一現(xiàn)狀。它不僅能夠在感知層面實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的高效融合，還能在決策層面通過(guò)深層語(yǔ)義理解和邏輯推理為車(chē)輛規(guī)劃出更合理的行駛策略，從而提升整體安全性與魯棒性。

　　大模型在自動(dòng)駕駛中的優(yōu)勢(shì)

　　自動(dòng)駕駛技術(shù)本身的發(fā)展歷程經(jīng)歷了從早期的輔助駕駛到逐步向全自動(dòng)駕駛過(guò)渡的多個(gè)階段。早期的系統(tǒng)多依賴(lài)于簡(jiǎn)單的目標(biāo)檢測(cè)和規(guī)則控制，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，采用CNN、RNN甚至GAN的方法使得環(huán)境感知和決策能力不斷提升，而B(niǎo)EV(鳥(niǎo)瞰圖)表示和Transformer結(jié)合的技術(shù)更是在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法在時(shí)空建模上的不足?？梢哉f(shuō)，大模型的引入正在從根本上重塑自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體架構(gòu)，為未來(lái)L3、L4乃至L5級(jí)別的商業(yè)化落地打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　基于Transformer的模型架構(gòu)通常采用自注意力機(jī)制，能夠捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，從而顯著提高信息處理的全局性和準(zhǔn)確性。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練—微調(diào)的方式，模型在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后，再針對(duì)特定自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行微調(diào)，既降低了對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)，又使得模型具備良好的跨領(lǐng)域遷移能力。多模態(tài)大模型可以同時(shí)處理圖像、點(diǎn)云、雷達(dá)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)形式，實(shí)現(xiàn)從“看見(jiàn)”到“理解”的跨越，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)賦予了近似人類(lèi)的認(rèn)知能力。

　　大模型在自動(dòng)駕駛中的具體應(yīng)用

　　在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，大模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在環(huán)境感知、決策規(guī)劃和車(chē)輛控制等多個(gè)層面。在環(huán)境感知方面，傳統(tǒng)系統(tǒng)主要依靠單一傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割，但受制于光照、天氣以及傳感器自身的局限性，往往難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景。大模型通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，能夠?qū)z像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)及高精地圖等多種數(shù)據(jù)綜合起來(lái)，形成更為豐富和準(zhǔn)確的環(huán)境表示。如視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型(VLA)能夠同時(shí)提取圖像中的視覺(jué)信息和語(yǔ)義信息，在檢測(cè)障礙物、預(yù)測(cè)行人行為以及判斷路面情況方面表現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性。多個(gè)傳感器的信息經(jīng)過(guò)大模型的深度融合后，不僅提升了目標(biāo)檢測(cè)的魯棒性，還可以通過(guò)時(shí)間序列分析實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的預(yù)測(cè)，為車(chē)輛決策提供更可靠的輸入。

　　在決策規(guī)劃層面，傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常依賴(lài)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則或基于模型的規(guī)劃算法，將感知結(jié)果轉(zhuǎn)換為路徑規(guī)劃和動(dòng)作決策。但這種方法在面對(duì)未曾見(jiàn)過(guò)的復(fù)雜交通狀況時(shí)容易出現(xiàn)失效，且各模塊間的接口設(shè)計(jì)較為僵化，難以實(shí)現(xiàn)端到端的優(yōu)化。大模型通過(guò)端到端學(xué)習(xí)框架，能夠直接從原始傳感器數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并通過(guò)內(nèi)在的邏輯推理生成車(chē)輛控制命令。如DriveGPT4和LanguageMPC已展示出利用大模型進(jìn)行多任務(wù)決策制定的潛力，其模型不僅能夠在復(fù)雜場(chǎng)景下生成合理的駕駛策略，還能提供詳細(xì)的解釋?zhuān)鰪?qiáng)系統(tǒng)的可解釋性。這種端到端決策的優(yōu)勢(shì)在于降低了信息傳遞過(guò)程中的中間誤差，并使整個(gè)系統(tǒng)具備自適應(yīng)新場(chǎng)景的能力。

　　車(chē)輛控制作為自動(dòng)駕駛的最后一步，其要求不僅是決策的準(zhǔn)確性，更需保證系統(tǒng)響應(yīng)的實(shí)時(shí)性。由于大模型通常參數(shù)眾多、計(jì)算量巨大，直接部署在車(chē)載系統(tǒng)上存在一定挑戰(zhàn)。業(yè)界已經(jīng)在模型壓縮和輕量化方面做出了大量探索，通過(guò)模型蒸餾技術(shù)將大模型中的精華知識(shí)提取出來(lái)，再遷移到小型高效模型中，實(shí)現(xiàn)與車(chē)載硬件(如NVIDIA DRIVE AGX系列)的完美匹配。這種技術(shù)不僅能夠保留大模型的高性能，還能確保響應(yīng)時(shí)間滿(mǎn)足實(shí)時(shí)控制要求，從而在L3/L4自動(dòng)駕駛的商業(yè)化過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

　　在自動(dòng)駕駛的仿真和閉環(huán)驗(yàn)證方面，大模型同樣展現(xiàn)了巨大優(yōu)勢(shì)。利用大規(guī)模數(shù)據(jù)和合成場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練，可以構(gòu)建出逼真的世界模型，通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)在虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)閉環(huán)測(cè)試。這種方法不僅大幅降低了在真實(shí)道路上進(jìn)行大量測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)和成本，還能快速模擬各種極端和長(zhǎng)尾場(chǎng)景，為模型的迭代優(yōu)化提供充分?jǐn)?shù)據(jù)支持。Waymo的EMMA模型便是借助仿真平臺(tái)和大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高精度的軌跡預(yù)測(cè)和避碰決策，其表現(xiàn)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)分層系統(tǒng)，為未來(lái)全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的閉環(huán)驗(yàn)證提供了新思路。

　　此外，大模型在提升系統(tǒng)安全性和用戶(hù)體驗(yàn)方面也發(fā)揮了重要作用。自動(dòng)駕駛不僅僅是技術(shù)問(wèn)題，更涉及人機(jī)交互和社會(huì)信任問(wèn)題。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，大模型可以實(shí)現(xiàn)與駕駛員的實(shí)時(shí)對(duì)話(huà)，提供行駛建議和應(yīng)急提示，甚至根據(jù)駕駛員情緒進(jìn)行個(gè)性化輔助。這樣的交互設(shè)計(jì)能夠大幅提升乘客的信任感，使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不僅在技術(shù)上更加先進(jìn)，而且在實(shí)際應(yīng)用中更符合用戶(hù)需求。

　　大模型在自動(dòng)駕駛中的有何挑戰(zhàn)?

　　盡管大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大潛力，但要將其從實(shí)驗(yàn)室成果轉(zhuǎn)化為商業(yè)化應(yīng)用，仍然面臨很多問(wèn)題。實(shí)時(shí)性和計(jì)算資源是當(dāng)前最主要的瓶頸之一。大模型通常參數(shù)規(guī)模龐大，計(jì)算復(fù)雜度高，要在毫秒級(jí)別內(nèi)生成決策，對(duì)車(chē)載計(jì)算平臺(tái)的算力提出了極高要求?？梢允褂脤?zhuān)用的AI芯片，并通過(guò)模型蒸餾、量化等技術(shù)對(duì)大模型進(jìn)行壓縮，力求在保證性能的同時(shí)滿(mǎn)足實(shí)時(shí)響應(yīng)需求。

　　安全性與魯棒性問(wèn)題也是大模型應(yīng)用中的核心挑戰(zhàn)。自動(dòng)駕駛車(chē)輛一旦發(fā)生決策失誤，后果可能十分嚴(yán)重。因此，大模型在實(shí)際應(yīng)用前必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證，確保在各種復(fù)雜、極端場(chǎng)景下均能做出正確響應(yīng)。由于大模型具有“黑盒”特性，其內(nèi)部決策過(guò)程往往難以解釋?zhuān)绾卧诒ＷC高性能的同時(shí)提升模型可解釋性，成為監(jiān)管部門(mén)和車(chē)企亟待解決的問(wèn)題。未來(lái)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、基于人類(lèi)反饋的微調(diào)以及規(guī)則約束等方法，將有望設(shè)計(jì)出既高效又透明的決策系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)隱私與倫理問(wèn)題在大模型應(yīng)用中同樣不容忽視。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要采集大量車(chē)輛、環(huán)境和用戶(hù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)與使用直接關(guān)系到用戶(hù)隱私保護(hù)。如何在充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)傳輸和處理過(guò)程中的安全性，是監(jiān)管部門(mén)首先要去解決的，必須制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)和隱私保護(hù)機(jī)制，為大模型在自動(dòng)駕駛中的安全應(yīng)用提供制度保障。

　　軟硬件協(xié)同也是大模型落地的關(guān)鍵。大模型的成功應(yīng)用不僅依賴(lài)于算法創(chuàng)新，還需要高性能的硬件支持。當(dāng)前，各大廠商紛紛推出新一代車(chē)載計(jì)算平臺(tái)，如NVIDIA DRIVE AGX Pegasus、Atlan等，這些平臺(tái)為大模型的實(shí)時(shí)推理和大規(guī)模部署提供了硬件保障。傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步也為多模態(tài)數(shù)據(jù)融合提供了更加豐富和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)源。隨著自動(dòng)駕駛?cè)鷳B(tài)系統(tǒng)的不斷完善，軟硬件深度融合必將推動(dòng)整個(gè)行業(yè)進(jìn)入一個(gè)全新的智能出行時(shí)代。

　　大模型對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的深遠(yuǎn)影響不僅體現(xiàn)在技術(shù)細(xì)節(jié)上，更引發(fā)了一場(chǎng)從傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)向端到端、從感知智能向認(rèn)知智能的范式變革。未來(lái)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將在大模型的引領(lǐng)下，實(shí)現(xiàn)更高精度的環(huán)境感知、更靈活的決策規(guī)劃以及更安全高效的車(chē)輛控制，同時(shí)在人機(jī)交互、個(gè)性化輔助以及數(shù)據(jù)安全方面達(dá)到全新水平。