AI+行业系列之智能驾驶：自动驾驶的“大模型”时代

自动驾驶领域的大模型发展相对大语言模型滞后，大约始于2019年，吸取了GPT等模型成功经验 以GPT为代表的大模型通常包含亿级甚至百亿级参数，采用Transformer结构进行分布式训练，以提升模型能力。GPT的成功激发了 自动驾驶研究者利用类似架构进行端到端学习，甚至涌现出专为自动驾驶设计的预训练模型。这些努力为自动驾驶行业带来新思 路，大模型通过强大的数据分析和模式识别能力，增强了自动驾驶系统的安全性、效率和用户体验，实现了更准确的环境感知、 智能决策。 大模型的应用加速模型端的成熟，为L3/L4级别的自动驾驶技术落地提供了更加明确的预期模型的成熟使得自动驾驶系统更加稳定和可靠，为商业化应用奠定了基础。随着深度学习和神经网络技术的迅速发展，模型在 感知、决策和控制等方面取得了显著进展，向着高效地处理大量传感器数据，准确识别交通标志、行人、车辆等、实现环境感 知的方向发展。 大模型的应用为L3/L4级别的自动驾驶技术落地提供了更加明确的预期，尤其特斯拉在前沿技术领域的探索，正在成为实现 L3/L4级别自动驾驶落地的风向标。