[首發于智駕最前沿微信公眾號]近年來，人工智能技術正以前所未有的速度在各個領域滲透與應用，而大模型（大語言模型和多模態大模型）的迅猛發展為自動駕駛技術帶來了新的機遇。傳統的自動駕駛決策系統往往依賴于分模塊設計，從環境感知、決策規劃到車輛控制，各個子系統之間都是獨立工作，協同控制車輛的行駛，在復雜的交通場景下，這種分層架構容易受到累積誤差、信息丟失以及實時性不足等問題的困擾。大模型憑借其海量參數、跨模態數據處理能力和端到端學習范式，正逐步改變這一現狀。它不僅能夠在感知層面實現多傳感器數據的高效融合，還能在決策層面通過深層語義理解和邏輯推理為車輛規劃出更合理的行駛策略，從而提升整體安全性與魯棒性。

大模型在自動駕駛中的優勢

自動駕駛技術本身的發展歷程經歷了從早期的輔助駕駛到逐步向全自動駕駛過渡的多個階段。早期的系統多依賴于簡單的目標檢測和規則控制，隨著深度學習的發展，采用CNN、RNN甚至GAN的方法使得環境感知和決策能力不斷提升，而BEV（鳥瞰圖）表示和Transformer結合的技術更是在一定程度上彌補了傳統方法在時空建模上的不足。可以說，大模型的引入正在從根本上重塑自動駕駛系統的整體架構，為未來L3、L4乃至L5級別的商業化落地打下堅實基礎。

基于Transformer的模型架構通常采用自注意力機制，能夠捕捉長距離依賴關系，從而顯著提高信息處理的全局性和準確性。通過預訓練—微調的方式，模型在大規模無標注數據上進行預訓練后，再針對特定自動駕駛任務進行微調，既降低了對大量標注數據的依賴，又使得模型具備良好的跨領域遷移能力。多模態大模型可以同時處理圖像、點云、雷達數據等多種數據形式，實現從“看見”到“理解”的跨越，為自動駕駛系統賦予了近似人類的認知能力。

大模型在自動駕駛中的具體應用

在自動駕駛系統中，大模型的應用主要體現在環境感知、決策規劃和車輛控制等多個層面。在環境感知方面，傳統系統主要依靠單一傳感器的數據進行目標檢測和語義分割，但受制于光照、天氣以及傳感器自身的局限性，往往難以應對復雜場景。大模型通過多模態數據融合技術，能夠將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達及高精地圖等多種數據綜合起來，形成更為豐富和準確的環境表示。如視覺-語言-動作模型（VLA）能夠同時提取圖像中的視覺信息和語義信息，在檢測障礙物、預測行人行為以及判斷路面情況方面表現出極高的準確性。多個傳感器的信息經過大模型的深度融合后，不僅提升了目標檢測的魯棒性，還可以通過時間序列分析實現對動態場景的預測，為車輛決策提供更可靠的輸入。

在決策規劃層面，傳統的自動駕駛系統通常依賴預先設定的規則或基于模型的規劃算法，將感知結果轉換為路徑規劃和動作決策。但這種方法在面對未曾見過的復雜交通狀況時容易出現失效，且各模塊間的接口設計較為僵化，難以實現端到端的優化。大模型通過端到端學習框架，能夠直接從原始傳感器數據中提取關鍵信息，并通過內在的邏輯推理生成車輛控制命令。如DriveGPT4和LanguageMPC已展示出利用大模型進行多任務決策制定的潛力，其模型不僅能夠在復雜場景下生成合理的駕駛策略，還能提供詳細的解釋，增強系統的可解釋性。這種端到端決策的優勢在于降低了信息傳遞過程中的中間誤差，并使整個系統具備自適應新場景的能力。

車輛控制作為自動駕駛的最后一步，其要求不僅是決策的準確性，更需保證系統響應的實時性。由于大模型通常參數眾多、計算量巨大，直接部署在車載系統上存在一定挑戰。業界已經在模型壓縮和輕量化方面做出了大量探索，通過模型蒸餾技術將大模型中的精華知識提取出來，再遷移到小型高效模型中，實現與車載硬件（如NVIDIA DRIVE AGX系列）的完美匹配。這種技術不僅能夠保留大模型的高性能，還能確保響應時間滿足實時控制要求，從而在L3/L4自動駕駛的商業化過程中發揮重要作用。

在自動駕駛的仿真和閉環驗證方面，大模型同樣展現了巨大優勢。利用大規模數據和合成場景進行訓練，可以構建出逼真的世界模型，通過數字孿生技術在虛擬環境中實現閉環測試。這種方法不僅大幅降低了在真實道路上進行大量測試的風險和成本，還能快速模擬各種極端和長尾場景，為模型的迭代優化提供充分數據支持。Waymo的EMMA模型便是借助仿真平臺和大模型技術，實現了高精度的軌跡預測和避碰決策，其表現遠超傳統分層系統，為未來全自動駕駛系統的閉環驗證提供了新思路。

此外，大模型在提升系統安全性和用戶體驗方面也發揮了重要作用。自動駕駛不僅僅是技術問題，更涉及人機交互和社會信任問題。通過自然語言處理技術，大模型可以實現與駕駛員的實時對話，提供行駛建議和應急提示，甚至根據駕駛員情緒進行個性化輔助。這樣的交互設計能夠大幅提升乘客的信任感，使得自動駕駛系統不僅在技術上更加先進，而且在實際應用中更符合用戶需求。

大模型在自動駕駛中的有何挑戰？

盡管大模型在自動駕駛領域展現了巨大潛力，但要將其從實驗室成果轉化為商業化應用，仍然面臨很多問題。實時性和計算資源是當前最主要的瓶頸之一。大模型通常參數規模龐大，計算復雜度高，要在毫秒級別內生成決策，對車載計算平臺的算力提出了極高要求。可以使用專用的AI芯片，并通過模型蒸餾、量化等技術對大模型進行壓縮，力求在保證性能的同時滿足實時響應需求。

安全性與魯棒性問題也是大模型應用中的核心挑戰。自動駕駛車輛一旦發生決策失誤，后果可能十分嚴重。因此，大模型在實際應用前必須經過嚴格的測試和驗證，確保在各種復雜、極端場景下均能做出正確響應。由于大模型具有“黑盒”特性，其內部決策過程往往難以解釋，如何在保證高性能的同時提升模型可解釋性，成為監管部門和車企亟待解決的問題。未來，結合強化學習、基于人類反饋的微調以及規則約束等方法，將有望設計出既高效又透明的決策系統。

數據隱私與倫理問題在大模型應用中同樣不容忽視。自動駕駛系統需要采集大量車輛、環境和用戶數據，而這些數據的安全存儲與使用直接關系到用戶隱私保護。如何在充分利用大數據優勢的同時，確保數據傳輸和處理過程中的安全性，是監管部門首先要去解決的，必須制定嚴格的數據保護標準和隱私保護機制，為大模型在自動駕駛中的安全應用提供制度保障。

軟硬件協同也是大模型落地的關鍵。大模型的成功應用不僅依賴于算法創新，還需要高性能的硬件支持。當前，各大廠商紛紛推出新一代車載計算平臺，如NVIDIA DRIVE AGX Pegasus、Atlan等，這些平臺為大模型的實時推理和大規模部署提供了硬件保障。傳感器技術的不斷進步也為多模態數據融合提供了更加豐富和高質量的數據來源。隨著自動駕駛全生態系統的不斷完善，軟硬件深度融合必將推動整個行業進入一個全新的智能出行時代。

大模型對自動駕駛技術的深遠影響不僅體現在技術細節上，更引發了一場從傳統模塊化系統向端到端、從感知智能向認知智能的范式變革。未來的自動駕駛系統將在大模型的引領下，實現更高精度的環境感知、更靈活的決策規劃以及更安全高效的車輛控制，同時在人機交互、個性化輔助以及數據安全方面達到全新水平。