语言模型是否是自动驾驶的必选项？

[首发于智驾最前沿微信公众号]自动驾驶的发展并非一成不变，在传统自动驾驶系统中，通常采用分层的体系架构。最底层是感知层，负责将摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据转化为车辆能够“看到”的环境信息；其上是跟踪与状态估计层，负责在时间维度关联感知结果，推断目标的速度与运动趋势；预测层则基于当前状态，估计其他道路使用者的未来可能轨迹；决策与路径规划层综合所有信息，生成车辆执行的行动策略；最后，控制层将规划结果转化为具体的油门、刹车和转向指令。

这种结构化设计具有显著优势，每一层在延迟、可靠性和验证方式上要求不同，分层使得模块可独立优化、便于问题定位。如传感器异常可回溯至感知层排查，控制环路不稳可对控制器单独压力测试。模块化还允许在关键闭环中使用已严格验证的算法，而将依赖常识推理的任务交给更灵活的模型处理，从而兼顾实时控制的安全性与语义层面的智能判断。

除了结构化的架构外，端到端的概念被越来越多企业多推崇。所谓端到端，就是把感知到控制尽可能用大模型学习出来。端到端理论上可以减少模块之间的误差累积，学出的行为可能更连贯、更“自然”。但这种路径带来的问题也很明显，可解释性差，验证起来很难，而且需要极大量、极多样的数据来覆盖各种罕见场景。因此在实际的技术方案中，会在最需要确定性的地方保留传统可验证方法，而在需要语义理解或大范围推理的地方引入更灵活的模型。

语言模型放进自动驾驶有何作用？

语言模型擅长处理和生成语言、能做基于大规模语料的推理和常识补全，把它用在自动驾驶里，多数时候是放在语义层和生成/解释层，而不是直接替代感知或控制那类需要精确几何计算的工作。

在一些交通场景中，感知模块会告诉系统“有若干个物体在前方”，但把这些物体上升为可以驱动决策的语义信息，往往需要把感知结果和道路规则、施工通告、临时交通标志等背景信息结合起来。语言模型擅长把结构化的感知结果和文本化的知识联系起来，输出更接近人类理解的描述。换句话说，它能把“看到的点”变成“能读懂的语义”，这对处理临时路况、复杂标识或人类语言说明很有帮助。

语言模型在高层策略描述上也可以发挥巨大作用。遇到交通参与者复杂互动的场景，系统除了需要给出一条可执行轨迹，有时也需要说明为什么选择这条轨迹、有哪些可替代方案以及这些方案的语义判断依据。语言模型可以把这些理由或方案用自然语言或预定义模板罗列出来，便于运维人员审阅或作为人机交互的解释输出。这里的关键是模型输出的是“解释”和“备选方案”，而不是把解释当作直接可执行的指令。

语言模型在自动驾驶的数据与仿真领域也展现出重要价值。为了构建更鲁棒的自动驾驶系统，尤其是在覆盖罕见的长尾场景方面，仿真与合成数据不可或缺。语言模型能够自动生成多样化的场景描述、对话脚本及测试用例，并通过场景生成器将这些语义内容转化为可执行的仿真环境。借助这一能力，系统能够在虚拟环境中高效复现现实中难以采集的极端情况，从而显著提升训练与验证的覆盖范围。

此外，语言模型在将复杂技术内容转化为自然语言方面也具有突出优势。无论是车内语音交互、对外部管理系统的自然语言接口，还是在事后将故障日志整理成易于理解的报告，语言模型都能发挥关键作用。对于普通乘客或维护团队而言，将复杂的传感器数据与决策过程转化为一句清晰易懂的说明，远比直接呈现原始数据更具实用价值。

语言模型为什么不能直接替代核心驾驶技术？

把能做的讲清楚之后，有必要把不能做的也讲明白。语言模型的本质决定了它不可能完全替代那些需要精确数值计算、实时闭环控制和可证明性证明的环节。

语言模型输出的概率性本质决定了其生成内容虽然通常连贯合理，却未必完全符合物理事实。尤其在信息不完整或存在冲突的情况下，模型可能生成看似合理但实际错误的结论。由于自动驾驶系统对判断错误的容忍度极低，任何不准确输出都可能引发严重后果，因此将语言模型的自由生成结果直接用于安全关键决策具有较高风险。

实时性与算力限制是另一重要约束。车辆在动态道路环境中通常需要在几十至几百毫秒内完成决策与控制。然而，当前大规模语言模型的推理过程仍对计算资源有较高需求，难以在车端直接实现全尺寸模型的实时响应。尽管可采用模型压缩、知识蒸馏或专用硬件等手段进行优化，但这些方法往往伴随性能损失或带来更复杂的工程部署问题。

模型的“接地”能力同样至关重要，即输出必须严格基于当前传感器数据与物理约束。语言模型的知识主要来源于离线训练语料，而驾驶决策高度依赖如几何关系、速度与动力学状态等实时感知信息。要实现语义推理与感知事实的对齐，必须建立可靠的多模态输入机制，将图像、点云等感知数据以低损失方式传递给模型，并确保其输出不脱离实际观测。这类多模态接地机制的工程实现难度较高，容易产生语义推断与物理现实之间的不一致。

在法规与系统验证层面，自动驾驶也必须满足严格的测试与合规要求，需要证明系统在各种场景下的行为可控、可测。语言模型的黑箱特性使其难以提供形式化、数学化的安全保证。因此，在现有工程实践中，通常将最高风险的闭环控制任务交由可验证的小型模块处理，而语言模型的输出则多作为辅助信息或解释性内容使用，以此在发挥其智能优势的同时确保系统的整体安全性与可认证性。

系统集成时有哪些看起来不起眼但很关键的细节？

在将语言模型实际集成为系统组件时，必须对一系列工程细节加以周密考虑。这些细节虽看似琐碎，却直接关系到系统能否安全、稳定地运行。

接口设计需要明确约束。系统里要事先定义好语言模型输出的格式和语义范围，避免模型随意生成不可解析的文本。常见的做法是把模型的回复限定到一套事先定义好的模板或标签集合里，然后再由验证模块把这些输出转成下层可执行的指令。这样做的目的在于把概率性语言输出变成工程上可控的信号，防止上层的自由发挥直接影响控制层的安全边界。

多模态数据如何供给模型也要慎重考虑。感知模块产出的信息形式很多样，包括稠密图像、稀疏点云和时间序列轨迹等。想把这些异构数据有效地传给以文本为主的模型，有些团队会把结构化信息符号化成短文本描述后再喂给模型，这样虽然简单但会丢失细节。还有一些会采用多模态编码器，把图像或点云映射到与语言兼容的嵌入空间，这样信息保留更好，但实现和部署复杂度更高。

此外，对模型输出进行校验的机制也必不可少。校验可以是规则驱动的，也可以是用小型判别模型来做。无论采用哪种方式，目标都是在把语言模型的建议传给下层执行器之前，先评估其可执行性、安全性和与当前感知事实的一致性。在实际设计时，经常把这个校验器设计成一个独立模块，只有通过校验的输出才能被转化为规划器能够接受的约束或指令。

评测体系要扩展，不能只靠传统指标。在引入语言模型之后，评测不再仅限于感知精度或轨迹偏差，还要关注语义稳定性、输出一致性和与感知事实的一致性。评测用例需要刻意设计能诱发模型“编故事”的情形，看模型在信息不全、信息冲突或极端扰动下会不会产生不合逻辑的结论。此外把模型放进闭环仿真环境里进行压力测试也是非常必要的，只有在大量扰动和边界条件下通过检验，才能说明整体系统在这些维度上的鲁棒性。

部署架构的权衡很多时候决定整体成败。把大模型放在云端能利用强算力，但会引入网络延迟和连通性风险；把模型尽量压到车端能降低延迟但会受限于硬件和能耗；采用边缘与云配合能兼顾两者却增加系统复杂性。因此，需要根据不同功能的实时性和安全等级来决定哪部分逻辑允许云端参与、哪部分必须留在车端，并且为各种网络和硬件故障设计回退策略。

最后的话

语言模型是一个擅长语义理解、生成文本和做常识推理的工具，把它用在自动驾驶里能在很多非实时或者语义密集的环节发挥很大作用。典型的落地场景包括把感知结果转成语义描述、为复杂交互场景提供可读的策略说明、在仿真和数据生成里扩充长尾样本，以及把复杂技术信息以人能读懂的方式输出给乘客或运维人员。

同时也要明白，语言模型不适合替代那些要求严格实时性、精确几何推导或需要数学证明的控制环路。它有生成概率性的本质，可能在信息不足的情况下给出不准确的结论；它对算力和延迟敏感，直接在车端做全尺寸推理现实上不容易；它与实际感知的接地工作工程量大，必须有专门的接口和校验机制。监管和验证的要求更是限制了把语言模型当成黑箱来承担安全关键职责。

对于语言模型是否应成为自动驾驶的必选项，关键在于厘清其适用的具体场景、使用方式及相应的风险管控机制。我们更应将语言模型视为一种工具，在工程实践中明确其边界，将高风险的实时控制闭环留给可验证的传统模块，而把语言模型的输出定位为解释信息、辅助提示或非实时决策支持。这种分工方式既符合系统安全要求，也体现了工程落地的务实逻辑。

审核编辑 黄宇