大模型如何推动自动驾驶技术革新？

[首发于智驾最前沿微信公众号]近年来，人工智能技术正以前所未有的速度在各个领域渗透与应用，而大模型（大语言模型和多模态大模型）的迅猛发展为自动驾驶技术带来了新的机遇。传统的自动驾驶决策系统往往依赖于分模块设计，从环境感知、决策规划到车辆控制，各个子系统之间都是独立工作，协同控制车辆的行驶，在复杂的交通场景下，这种分层架构容易受到累积误差、信息丢失以及实时性不足等问题的困扰。大模型凭借其海量参数、跨模态数据处理能力和端到端学习范式，正逐步改变这一现状。它不仅能够在感知层面实现多传感器数据的高效融合，还能在决策层面通过深层语义理解和逻辑推理为车辆规划出更合理的行驶策略，从而提升整体安全性与鲁棒性。

大模型在自动驾驶中的优势

自动驾驶技术本身的发展历程经历了从早期的辅助驾驶到逐步向全自动驾驶过渡的多个阶段。早期的系统多依赖于简单的目标检测和规则控制，随着深度学习的发展，采用CNN、RNN甚至GAN的方法使得环境感知和决策能力不断提升，而BEV（鸟瞰图）表示和Transformer结合的技术更是在一定程度上弥补了传统方法在时空建模上的不足。可以说，大模型的引入正在从根本上重塑自动驾驶系统的整体架构，为未来L3、L4乃至L5级别的商业化落地打下坚实基础。

基于Transformer的模型架构通常采用自注意力机制，能够捕捉长距离依赖关系，从而显著提高信息处理的全局性和准确性。通过预训练—微调的方式，模型在大规模无标注数据上进行预训练后，再针对特定自动驾驶任务进行微调，既降低了对大量标注数据的依赖，又使得模型具备良好的跨领域迁移能力。多模态大模型可以同时处理图像、点云、雷达数据等多种数据形式，实现从“看见”到“理解”的跨越，为自动驾驶系统赋予了近似人类的认知能力。

大模型在自动驾驶中的具体应用

在自动驾驶系统中，大模型的应用主要体现在环境感知、决策规划和车辆控制等多个层面。在环境感知方面，传统系统主要依靠单一传感器的数据进行目标检测和语义分割，但受制于光照、天气以及传感器自身的局限性，往往难以应对复杂场景。大模型通过多模态数据融合技术，能够将摄像头、激光雷达、毫米波雷达及高精地图等多种数据综合起来，形成更为丰富和准确的环境表示。如视觉-语言-动作模型（VLA）能够同时提取图像中的视觉信息和语义信息，在检测障碍物、预测行人行为以及判断路面情况方面表现出极高的准确性。多个传感器的信息经过大模型的深度融合后，不仅提升了目标检测的鲁棒性，还可以通过时间序列分析实现对动态场景的预测，为车辆决策提供更可靠的输入。

在决策规划层面，传统的自动驾驶系统通常依赖预先设定的规则或基于模型的规划算法，将感知结果转换为路径规划和动作决策。但这种方法在面对未曾见过的复杂交通状况时容易出现失效，且各模块间的接口设计较为僵化，难以实现端到端的优化。大模型通过端到端学习框架，能够直接从原始传感器数据中提取关键信息，并通过内在的逻辑推理生成车辆控制命令。如DriveGPT4和LanguageMPC已展示出利用大模型进行多任务决策制定的潜力，其模型不仅能够在复杂场景下生成合理的驾驶策略，还能提供详细的解释，增强系统的可解释性。这种端到端决策的优势在于降低了信息传递过程中的中间误差，并使整个系统具备自适应新场景的能力。

车辆控制作为自动驾驶的最后一步，其要求不仅是决策的准确性，更需保证系统响应的实时性。由于大模型通常参数众多、计算量巨大，直接部署在车载系统上存在一定挑战。业界已经在模型压缩和轻量化方面做出了大量探索，通过模型蒸馏技术将大模型中的精华知识提取出来，再迁移到小型高效模型中，实现与车载硬件（如NVIDIA DRIVE AGX系列）的完美匹配。这种技术不仅能够保留大模型的高性能，还能确保响应时间满足实时控制要求，从而在L3/L4自动驾驶的商业化过程中发挥重要作用。

在自动驾驶的仿真和闭环验证方面，大模型同样展现了巨大优势。利用大规模数据和合成场景进行训练，可以构建出逼真的世界模型，通过数字孪生技术在虚拟环境中实现闭环测试。这种方法不仅大幅降低了在真实道路上进行大量测试的风险和成本，还能快速模拟各种极端和长尾场景，为模型的迭代优化提供充分数据支持。Waymo的EMMA模型便是借助仿真平台和大模型技术，实现了高精度的轨迹预测和避碰决策，其表现远超传统分层系统，为未来全自动驾驶系统的闭环验证提供了新思路。

此外，大模型在提升系统安全性和用户体验方面也发挥了重要作用。自动驾驶不仅仅是技术问题，更涉及人机交互和社会信任问题。通过自然语言处理技术，大模型可以实现与驾驶员的实时对话，提供行驶建议和应急提示，甚至根据驾驶员情绪进行个性化辅助。这样的交互设计能够大幅提升乘客的信任感，使得自动驾驶系统不仅在技术上更加先进，而且在实际应用中更符合用户需求。

大模型在自动驾驶中的有何挑战？

尽管大模型在自动驾驶领域展现了巨大潜力，但要将其从实验室成果转化为商业化应用，仍然面临很多问题。实时性和计算资源是当前最主要的瓶颈之一。大模型通常参数规模庞大，计算复杂度高，要在毫秒级别内生成决策，对车载计算平台的算力提出了极高要求。可以使用专用的AI芯片，并通过模型蒸馏、量化等技术对大模型进行压缩，力求在保证性能的同时满足实时响应需求。

安全性与鲁棒性问题也是大模型应用中的核心挑战。自动驾驶车辆一旦发生决策失误，后果可能十分严重。因此，大模型在实际应用前必须经过严格的测试和验证，确保在各种复杂、极端场景下均能做出正确响应。由于大模型具有“黑盒”特性，其内部决策过程往往难以解释，如何在保证高性能的同时提升模型可解释性，成为监管部门和车企亟待解决的问题。未来，结合强化学习、基于人类反馈的微调以及规则约束等方法，将有望设计出既高效又透明的决策系统。

数据隐私与伦理问题在大模型应用中同样不容忽视。自动驾驶系统需要采集大量车辆、环境和用户数据，而这些数据的安全存储与使用直接关系到用户隐私保护。如何在充分利用大数据优势的同时，确保数据传输和处理过程中的安全性，是监管部门首先要去解决的，必须制定严格的数据保护标准和隐私保护机制，为大模型在自动驾驶中的安全应用提供制度保障。

软硬件协同也是大模型落地的关键。大模型的成功应用不仅依赖于算法创新，还需要高性能的硬件支持。当前，各大厂商纷纷推出新一代车载计算平台，如NVIDIA DRIVE AGX Pegasus、Atlan等，这些平台为大模型的实时推理和大规模部署提供了硬件保障。传感器技术的不断进步也为多模态数据融合提供了更加丰富和高质量的数据来源。随着自动驾驶全生态系统的不断完善，软硬件深度融合必将推动整个行业进入一个全新的智能出行时代。

大模型对自动驾驶技术的深远影响不仅体现在技术细节上，更引发了一场从传统模块化系统向端到端、从感知智能向认知智能的范式变革。未来的自动驾驶系统将在大模型的引领下，实现更高精度的环境感知、更灵活的决策规划以及更安全高效的车辆控制，同时在人机交互、个性化辅助以及数据安全方面达到全新水平。

审核编辑 黄宇