Traditionella autonoma körbeslutssystem förlitar sig ofta på modulär design. Från miljöuppfattning, beslutsplanering till fordonskontroll fungerar varje delsystem oberoende och kontrollerar samarbetet fordonets drift. I komplexa trafikscenarier är denna hierarkiska arkitektur benägen att problem som kumulativa fel, informationsförlust och otillräcklig realtidsprestanda. Stora modeller förändrar gradvis denna situation med sina enorma parametrar, tvärmodal databehandlingsfunktioner och utlärningsparadigmer från slutet till slutet. Det kan inte bara uppnå effektiv sammansmältning av multisensordata på uppfattningsnivå, utan planerar också mer rimliga körstrategier för fordon genom djup semantisk förståelse och logiska resonemang på beslutsnivå och därigenom förbättrar den totala säkerheten och robustheten.
Fördelarna med stora modeller vid autonom körning
Utvecklingsprocessen för autonom körteknologi har i sig genomgått flera steg, från tidig assisterad körning till den gradvisa övergången till helt autonom körning. Tidiga system förlitade sig främst på enkel objektdetektering och regelkontroll. Med utvecklingen av djup inlärning har antagandet av metoder som CNN, RNN och till och med GAN kontinuerligt förbättrat miljöuppfattningen och beslutsförmågan. Dessutom har tekniken som kombinerar BEV (Bird's Eye View) representation och transformator till viss del består av bristerna i traditionella metoder i rums-temporär modellering. Det kan sägas att introduktionen av stora modeller i grunden omformar den övergripande arkitekturen för autonoma körsystem, vilket lägger en solid grund för kommersialisering av L3, L4 och till och med L5 -nivåer i framtiden.
Modellarkitekturen baserad på transformator antar vanligtvis självupptagningsmekanismen, som kan fånga långväga beroenden och därmed avsevärt förbättra globaliteten och noggrannheten i informationsbehandlingen. Genom förhands-fin-inriktningsmetoden är modellen förutbildad på storskaliga omärkta data och sedan finjusterade för specifika autonoma köruppgifter. Detta minskar inte bara beroende av en stor mängd märkta data utan gör det också möjligt för modellen att ha goda migreringsfunktioner för tvärdomän. Multimodala stora modeller kan samtidigt bearbeta olika dataformer som bilder, punktmoln och radardata, vilket uppnår ett språng från att "se" till "förstå" och begå autonoma körsystem med kognitiva kapaciteter som liknar människor.
Den specifika tillämpningen av stora modeller vid autonom körning
I autonoma körsystem återspeglas tillämpningen av stora modeller huvudsakligen i flera aspekter såsom miljöuppfattning, beslutsfattande och planering och fordonskontroll. När det gäller miljöuppfattning förlitar sig traditionella system främst på data från en enda sensor för måldetektering och semantisk segmentering. På grund av begränsningarna av belysning, väder och sensorerna själva har de emellertid ofta svårt att hantera komplexa scenarier. Genom multimodal datafusionsteknik kan stora modeller integrera olika data som kameror, lidar, millimetervågradar och högprecisionskartor för att bilda en mer rik och exakt representation av miljön. Exempelvis kan den visuella språkmodellen (VLA) samtidigt extrahera den visuella informationen och semantiska informationen i bilden och visar extremt hög noggrannhet när det gäller att upptäcka hinder, förutsäga fotgängare och bedöma vägförhållanden. Efter att informationen från flera sensorer är djupt smält av den stora modellen, är inte bara robustheten för måldetektering förbättrad, utan också förutsägelsen av dynamiska scener kan uppnås genom tidsserieralys, vilket ger mer tillförlitlig input för fordonsbeslut.
På beslutsfattande och planeringsnivå förlitar sig traditionella autonoma körsystem vanligtvis på förinställda regler eller modellbaserade planeringsalgoritmer för att omvandla perceptionsresultat till vägplanering och handlingsbeslut. Denna metod är emellertid benägen att misslyckas när man står inför komplexa trafikförhållanden som aldrig har sett förut, och gränssnittsdesignen mellan varje modul är ganska styv, vilket gör det svårt att uppnå optimering till slut. Genom en ram för slut till slut kan stora modeller direkt extrahera nyckelinformation från rå sensordata och generera fordonskontrollkommandon genom inneboende logiska resonemang. Drivegpt -4 och LanguagEmpc har visat potentialen att använda stora modeller för beslutsfattande med flera uppgifter. Deras modeller kan inte bara generera rimliga körstrategier i komplexa scenarier utan ger också detaljerade förklaringar, vilket förbättrar systemets tolkbarhet. Fördelen med detta beslut till slut ligger i att minska mellanfelen i informationsöverföringsprocessen och göra det möjligt för hela systemet att få förmågan att anpassa sig till nya scenarier.
Fordonskontroll, som det sista steget för autonom körning, kräver inte bara noggrannheten i beslutsfattande utan också garantin för systemets realtidssvar. Eftersom stora modeller vanligtvis har många parametrar och enorma beräkningskostnader finns det vissa utmaningar i deras direkta distribution på fordonsmonterade system. Branschen har gjort omfattande utforskningar inom modellkomprimering och lättvikt. Genom modelldestillationsteknologi extraheras den väsentliga kunskapen i stora modeller och överförs sedan till små och effektiva modeller för att uppnå en perfekt matchning med hårdvara i fordon (som NVIDIA Drive AGX-serien). Denna teknik behåller inte bara den höga prestanda för stora modeller utan säkerställer också att responstiden uppfyller kraven för realtidskontroll och därmed spelar en viktig roll i kommersialiseringsprocessen för autonom körning av L3/L4.
I simulering och verifiering av sluten slingor av autonom körning har stora modeller också visat betydande fördelar. Träning med storskaliga data och syntetiska scener kan konstruera realistiska världsmodeller, och testning med sluten slinga kan uppnås i en virtuell miljö genom digital tvillingteknologi. Denna metod minskar inte bara riskerna och kostnaderna för att utföra ett stort antal tester på riktiga vägar, utan kan också snabbt simulera olika extrema och långvariga scenarier, vilket ger tillräckligt med datastöd för den iterativa optimeringen av modellen. Waymos EMMA-modell, genom att utnyttja simuleringsplattformar och stor modellteknologi, har uppnått bana förutsägelse med hög precision och beslut om undvikande av kollision. Dess prestanda överstiger långt för traditionella hierarkiska system, vilket ger ett nytt tillvägagångssätt för den slutna verifieringen av framtida helt autonoma körsystem.
Dessutom har stora modeller också spelat en viktig roll för att förbättra systemsäkerhet och användarupplevelse. Autonom körning är inte bara en teknisk fråga; Det involverar också interaktion mellan människor och dator och sociala förtroendeproblem. Genom naturlig språkbearbetningsteknik kan stora modeller uppnå konversationer i realtid med förare, ge körförslag och akutvarningar och till och med erbjuda personlig hjälp baserat på förarens känslor. En sådan interaktionsdesign kan avsevärt förbättra passagerarnas förtroende, vilket gör det autonoma körsystemet inte bara mer avancerat inom teknik utan också mer i linje med användarnas behov i praktiska tillämpningar.
Vilka utmaningar utgör stora modeller vid autonom körning?
Även om stora modeller har visat stor potential inom autonom körning, finns det fortfarande många problem med att omvandla dem från laboratorieprestationer till kommersiella tillämpningar. Realtidsprestanda och datorresurser är en av de viktigaste flaskhalsarna för närvarande. Stora modeller har vanligtvis en stor skala av parametrar och hög beräkningskomplexitet. För att generera beslut inom millisekundsnivån ställer extremt höga krav för datorkraften för datorplattformen i fordonet. Dedikerade AI-chips kan användas, och stora modeller kan komprimeras genom tekniker som modelldestillation och kvantisering, strävar efter att uppfylla realtidens svarskrav samtidigt som prestanda säkerställs.
Frågorna om säkerhet och robusthet är också kärnutmaningar i tillämpningen av stora modeller. När ett autonomt fordon fattar ett beslutsfel kan konsekvenserna vara mycket allvarliga. Därför måste stora modeller genomgå strikta tester och verifiering innan de används i praktiken för att säkerställa att de kan svara korrekt i olika komplexa och extrema scenarier. På grund av den "svarta lådan" naturen hos stora modeller är deras interna beslutsprocesser ofta svåra att förklara. Hur man kan förbättra modellens tolkbarhet samtidigt som hög prestanda har blivit ett brådskande problem för tillsynsmyndigheter och biltillverkare att lösa. I framtiden, genom att kombinera metoder som förstärkningsinlärning, finjustering baserad på mänsklig feedback och regelbegränsningar, förväntas det utforma beslutssystem som är både effektiva och transparenta.
Datasekretess och etiska frågor kan inte ignoreras varken i tillämpningen av stora modeller. Autonoma körsystem måste samla in en stor mängd fordons-, miljö- och användardata, och säker lagring och användning av dessa data är direkt relaterade till skyddet av användarnas integritet. Hur man fullt ut utnyttjar fördelarna med Big Data samtidigt som säkerheten för dataöverföring och bearbetning är den första frågan som tillsynsmyndigheterna behöver ta itu med. Det är nödvändigt att formulera strikta dataskyddsstandarder och mekanismer för integritetsskydd för att ge institutionella garantier för säker tillämpning av stora modeller vid autonom körning.
Samarbetet mellan programvara och hårdvara är också nyckeln till implementeringen av stora modeller. Den framgångsrika tillämpningen av stora modeller beror inte bara på algoritminnovation, utan kräver också högpresterande hårdvarustöd. För närvarande har stora tillverkare successivt lanserat nya generationerna i fordonets datorplattformar, såsom Nvidia Drive AGX Pegasus, Atlan, etc. Dessa plattformar ger hårdvarugarantier för realtidsinferens och storskalig distribution av stora modeller. Den kontinuerliga utvecklingen av sensortekniken har också gett mer rikliga och högkvalitativa datakällor för multimodal datafusion. Med den kontinuerliga förbättringen av hela ekosystemet för autonom körning kommer den djupa integrationen av programvara och hårdvara att driva hela branschen till en helt ny era av intelligenta resor.
Den djupa effekten av stora modeller på autonom körteknologi återspeglas inte bara i tekniska detaljer, utan har också utlöst ett paradigmskifte från traditionella modulsystem till ände till slut och från perceptuell intelligens till kognitiv intelligens. Det framtida autonoma körsystemet, ledat av stora modeller, kommer att uppnå miljöuppfattning med högre precision, mer flexibelt beslutsfattande och planering, samt säkrare och effektivare fordonskontroll. Samtidigt kommer det att nå en ny nivå i interaktion mellan människor och maskin, personlig hjälp och datasäkerhet.