最近忙著搞機器人相關的研究，對智能出行這塊有所冷落。昨天看到有讀者留言，讓我科普一下大模型和自動駕駛。正好我最近在跟別人請教智能硬件商業化的知識，于是打算開辟一個維度，從泛技術視角談談大模型、自動駕駛、商業化與智能出行的關系，一方面是起到科普的作用，一方面也權且算是思維訓練罷。

先來看大模型，大模型技術能為自動駕駛提供更精準的感知與決策支持，這主要得益于其強大的數據處理能力和模式識別能力。當然，這里說的是理想狀態。

細究之，首先，眾所周知，大模型通常基于包含數百萬乃至數十億個樣本的大規模數據集進行訓練。在交通這個語境下，數據集不僅需要數量龐大，而且必須涵蓋多樣的駕駛場景，從常見的城市街道到復雜的路口，甚至是極端天氣條件下的駕駛情況。人工智能時代，多而豐富的數據永遠是“香餑餑”。

有了數據，還要能有效利用。借助先進的機器學習框架和分布式計算平臺等，大模型可以在短時間內高效處理這些數據，從中提取有用的信息用于自動駕駛系統的訓練和優化。此外，通過數據增強技術，可以生成更多樣化的數據集，進一步增強模型的泛化能力，幫助模型在實際駕駛中遇到未見過的情況時仍能保持穩定表現。

第二，大模型擅長從圖像、視頻、雷達信號等多種類型的數據中提取關鍵特征，如道路標記、交通信號燈的狀態、行人和車輛的位置等。這種模式識別能力使得大模型可以理解復雜的駕駛場景，包括交通流的動態變化、潛在的危險因素等，并據此預測道路上其他車輛和行人的行為。例如，預測前方車輛是否將變道或減速，行人是否準備過馬路等。通過對這些場景的理解和行為預測，自動駕駛系統能夠預測未來幾秒內可能發生的情況，并據此作出決策。

最后，大模型技術還能為自動駕駛系統提供決策支持。它可以幫助系統規劃出最優的行駛路徑，考慮交通狀況、道路限制和個人偏好等因素，生成一條既安全又高效的路線。在遇到復雜或突發情況時，大模型可以輔助系統快速做出正確的決策。例如，在遇到前方有交通事故導致的道路封閉時，系統需要立即決定是否繞路或尋找替代路線。此外，大模型還可以用于檢測異常事件，比如檢測前方是否有障礙物突然出現，或者是否有車輛不遵守交通規則等，這些檢測結果可以幫助系統提前做好準備，避免事故的發生。

可能有的朋友會說，你講的這些都是老調重彈了，何況現在有輔助駕駛功能的車沒有接入大模型，可你說的這些，人家好像也能做到啊？

確實，比方說目前許多汽車已經配備了高級駕駛輔助系統（ADAS），這些系統使用各種傳感器和技術來提供一定程度的自動化、增強的安全特性以及駕駛輔助功能。即便沒有接入大模型，這些系統也能夠實現很多實用的功能，比如車道保持輔助、自動緊急制動、自適應巡航控制等。

下面我具體說明一下這些功能是如何實現的，以及它們與大模型技術之間的差異：

1. 感知能力：

• ADAS系統通常使用攝像頭、雷達、激光雷達（LiDAR）和超聲波傳感器來檢測周圍環境。
• 攝像頭可以識別車道標記、交通標志和信號燈。
• 雷達和激光雷達可以測量與其他物體的距離和速度，從而幫助車輛維持與前車的安全距離，或是避免碰撞。

2. 決策支持：

• ADAS系統會根據傳感器收集的信息來輔助駕駛者做出決策，例如自動剎車以避免碰撞、調整車速以保持與前車的安全距離、輔助保持在車道內等。
• 這些決策通常是基于固定的規則和預設的算法，而不是基于深度學習模型。

3. 路徑規劃：

• 自動泊車和自適應巡航等功能會使用預先設定的算法來規劃車輛的路徑。
• 在某些情況下，系統可能會依賴于GPS數據和其他地圖信息來確定最佳路線。

4. 異常檢測：

• ADAS系統能夠檢測到一些異常情況，例如前方突然出現的行人或障礙物。
• 但是，這些檢測通常是基于特定的觸發條件，而非對整個場景的全面理解和分析。

相比之下，接入大模型的自動駕駛系統理論上具備更佳的處理能力和靈活性：

數據處理能力：大模型可以處理更大量的數據，這有助于它們更好地理解復雜的駕駛環境。

模式識別：大模型能夠從數據中學習更復雜的模式，這意味著它們可以識別更多的場景和異常情況。

決策能力：大模型可以通過深度學習算法來做出決策，這使得它們能夠在面對新的或復雜的情況時做出更加靈活和合理的反應。

泛化能力：大模型具有更好的泛化能力，可以在沒有遇到過的場景下仍然做出合理的判斷。

總結一下，就是說呢，雖然現有的ADAS系統已經非常先進，且在很多方面能夠提供有效的幫助，但它們與接入了大模型的自動駕駛系統相比，在處理復雜性和靈活性方面會存在一定的差距。隨著技術的進步，未來的自動駕駛系統可能會越來越多地采用大模型技術，以進一步提升自動駕駛的安全性和效率。

當然，再次強調，我們說的是理想狀態……

因此，下面就從可行性上來談談自動駕駛。

從技術視角來看，實現更高級別的自動駕駛主要依賴且不限于以下幾個方面：

• 感知與理解：
• 通過高精度的傳感器組合（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）以及強大的計算機視覺技術，自動駕駛汽車能夠準確感知周圍環境，包括識別其他車輛、行人、障礙物以及交通標志等。這種感知能力的提升，是實現安全自動駕駛的關鍵。
• 決策與規劃：
• 借助于先進的算法和模型，自動駕駛系統能夠根據實時感知到的信息進行復雜的決策制定，包括路徑規劃、避障策略以及與其他交通參與者的交互。這些決策過程需要考慮到多種可能性和不確定性，以確保行車的安全性。
• 通信與協同：
• 車路云一體化技術的融合（相關內容可參閱拙作《車路云協同對智慧社區發展的價值分析》）意味著車輛、道路基礎設施和云端數據中心之間能夠實現高效的信息交換。這種協同機制不僅能夠幫助車輛實時獲取路況信息，還能夠通過預測交通流量、優化路線等方式有效緩解擁堵，提升整體交通效率。

目前，對于實現L4級別自動駕駛，業內有很多不同聲音。能確定的是，要達到真正的L4級別自動駕駛，仍然需要解決一些關鍵問題：

• 技術挑戰
• 實現L4級別自動駕駛的主要技術挑戰之一是如何構建一個穩定的系統，尤其是在使用不穩定模塊的情況下。這涉及到如何在系統中實現有效的安全冗余，即使單個部件失效也能保證整個系統的穩定運行。
• 安全冗余：構建安全冗余意味著即使某個傳感器或系統組件失效，系統仍然能夠依靠備用組件繼續運行。例如，如果一個攝像頭出現故障，系統需要有其他傳感器來補償缺失的信息，以確保車輛依然能夠安全行駛。這種冗余設計是通過在架構層面的創新實現的，例如在感知、決策、控制等多個層面都設置備份方案，以確保任何一個環節出現問題時，其他組件能夠無縫接管。
• 穩定性與容錯性：由于自動駕駛系統需要在復雜多變的環境中運行，系統必須能夠處理各種可能發生的故障情況。這要求系統設計不僅要在理論上可行，而且要在工程實踐中可行。例如，一個模塊失效后，系統必須能夠迅速檢測到這個問題，并激活備份方案，以確保車輛的穩定運行。
• 可解釋性
• 可解釋性是指自動駕駛系統在做出決策時能夠提供清晰的理由或解釋的能力。這對于L4級別的自動駕駛尤為重要，因為這類系統在限定區域內需要完全自主地做出決策，而這些決策往往涉及安全問題。
• 決策透明度：對于自動駕駛系統來說，當它需要做出決策時（例如轉向、停車或繞過障礙物），能夠解釋為什么采取某種行動而非其他行動非常重要。這有助于提高用戶對系統的信任感，并在出現問題時方便技術人員進行調試。
• 安全驗證：從監管和法律的角度來看，可解釋性同樣重要。監管部門需要確信自動駕駛系統在面對復雜情況時能夠做出合理的決策，并且這些決策能夠被驗證。這有助于確保系統符合安全標準，并且在發生事故時能夠進行責任判定。
• 用戶信任：用戶需要了解自動駕駛系統是如何工作的，以及為什么會在特定情況下做出特定的選擇。這種透明度可以增強用戶的信心，讓他們更愿意接受并使用這項技術。
• 商業化考量
• 實現自動駕駛不僅要關注技術本身，還需要考慮商業化的問題。例如，如何降低成本、提升運營效率，以便讓這項技術能夠真正地惠及大眾。

最后，我們就再來談談今天這個話題的最后一個元素：商業化。

商業化的應用可以極大地推動智能出行技術的落地和普及。隨著市場需求的增長和技術的進步，越來越多的企業投入到智能出行領域的研究與開發之中。這些企業通過將前沿技術轉化為實用的產品和服務，不僅提升了出行的安全性和效率，還為用戶帶來了前所未有的便利體驗。這就是“市場”和“商業”的價值。

從技術視角來看，商業化應用的成功在于能夠有效地整合各種技術成果，形成完整的解決方案。例如，像我們前面說的，自動駕駛技術的商業化要求不僅僅是技術上的成熟，還需要解決諸如安全冗余設計、可解釋性、法規遵從等一系列問題。只有當這些技術難題得到妥善解決，并且能夠以一種易于用戶接受的形式呈現出來時，商業化應用才能取得成功。

在商業化的過程中，企業還要考慮到如何將這些技術融入到現有交通體系中，使之能夠與傳統交通方式無縫對接。比如，對于自動駕駛汽車來說，這可能意味著要與城市基礎設施進行交互，利用車路協同技術來優化路線選擇，緩解交通壓力，并提供個性化、高效的出行服務。此外，還需要考慮如何降低生產成本，提高運營效率，以確保技術能夠大規模應用，并最終惠及廣大消費者。

此外，商業化應用的成功還依賴于建立一個完善的生態系統，包括供應鏈管理、售后服務、保險政策等方面的配套措施。這些措施能夠確保技術平穩過渡到實際應用中，并為用戶提供全面的支持和服務。

因此，大模型、自動駕駛、商業化三者的融合，實際上是勾勒出一幅美好畫卷或者說是“大餅”：不僅將推動智能出行的技術進步，也為未來出行方式的創新和商業模式的重塑提供了空間。智慧社區的交通場景，如智能公交、智能停車、智能導航等，也將逐步實現，為居民提供更加舒適便利的出行體驗。

對以上話題感興趣的朋友，歡迎聯系，我們共同探討。