汽车自动驾驶算法行业专题：大模型助力，自动驾驶有望迎来奇点.pdf
- 上传者：大力人
- 时间：2023/07/11
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汽车自动驾驶算法行业专题：大模型助力，自动驾驶有望迎来奇点。2021 年特斯拉第一次推出 BEV+transformer 算法架构，用神经网络将多个 2D 的 图像和传感器信息综合成为三维的向量空间方便下游规控模块处理，开启了自动 驾驶新时代。该算法优势显著：（1）解决 2D 图像转换成 3D 空间深度预测难点， 感知性能提升。（2）完美实现多摄像头、多传感器信息融合。（3）更易融入时序 信息，让模型拥有“记忆”。（4）拥有实时建图能力，摆脱对高精度地图的依赖。
规控：算法由基于规则迈向基于神经网，大模型开始崭露头角
规划控制算法中，目前行业仍以基于规则的方式为主，但泛化性不足仍面临诸多 长尾问题，同时不断“打补丁”完善算法会导致最终代码量庞大且难以维护。领 军公司已开始将大模型引入其中，进而拥有更强的泛化能力和更好的驾乘体验。
端到端（感知决策一体化）：大模型为自动驾驶彻底实现带来希望
感知、预测、规划、控制组合模块化部署模式，一方面，容易累计误差，另一方 面，不同模块之间全局优化存在困难，因此端到端感知决策一体化算法成为自动 驾驶行业共识的目标。英伟达、Uber、Wayve 等公司进行了诸多探索。
数据：大模型推动数据闭环和仿真落地
数据闭环通常包含数据采集、挖掘、数据标注等环节，如何实现自动化运行同时 降本增效是关键。目前行业推动大模型助力数据挖掘和自动标注，将加速产业成 熟。仿真方面，逼真的仿真环境可替代实车数据的采集，是减少 Cornercase 的有 效手段，大模型亦帮助实现自动化的场景生成等，完美提升模型自我迭代能力。
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