智能汽车行业专题:ChatGPT横空出世,大模型全面赋能,自动驾驶渐行渐近.pdf
- 上传者:红四方
- 时间:2023/05/16
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智能汽车行业专题:ChatGPT横空出世,大模型全面赋能,自动驾驶渐行渐近。ChatGPT 引发 AI 热潮,大模型赋能千行百业,人工智能迎来“iPhone”时刻。 2022 年底 ChatGPT 横空出世,其在理解人类意图、思维链推理、零样本下处理 问题的能力优异。2023 年 3 月大模型 GPT4 发布,性能进一步增强,并拥有多 模态能力可实现“看图说话”。大模型能力来源于几个方面:大参数量带来能力 的“涌现”;海量的数据预训练带来模型基础能力;指令微调解锁的特定领域能 力;基于人类反馈的强化学习带来的与人类“对齐(沟通)”的能力。类似的范 式被广为传播,诸多科技巨头纷纷推出自己构建的大模型,并且将多模态作为目 标。大模型如火如荼发展,带来应用端的百花齐放,在传媒、游戏、电商、汽车 等诸多行业大模型广泛赋能,人工智能迎来“iPhone”时刻。
大模型赋能自动驾驶,算法、数据闭环、仿真全面受益
算法迭代和数据驱动有待完善,长尾问题处理成为关键。驾驶环境纷繁复杂,罕 见的长尾场景识别和处理成为制约自动驾驶发展的主要瓶颈。行业致力于建立优 秀的算法框架和完善的数据闭环体系及仿真体系,让模型成为见多识广的“老司 机”。算法端逐步从基于规则逐步走向基于神经网络,从模块化部署走向端到端 感知决策一体化。数据端标注成本、仿真平台的可用性亦存在难点。
大模型有效赋能自动驾驶,数据闭环、仿真、算法全面受益。数据闭环方面, 大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果,提升数据利用效率,同时通 过自动标注大幅降低成本。仿真方面,生成式大模型可助力生成特定的场景,加 速算法成熟。在算法方面,感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师” 通过“蒸馏(教授)”帮助小模型实现更优性能。规控算法中玩家通过搭建行业 自动驾驶大模型,来实现城市导航辅助驾驶以及场景脱困等功能。在端到端的自 动驾驶算法方面,大模型可实现感知决策一体化集成,并助力端到端算法的训练。
自动驾驶渐行渐近,行业玩家迎广阔发展空间
科技巨头有望构筑自动驾驶行业“安卓”,技术鸿沟快速缩小。特斯拉全栈自研 的自动驾驶闭环体系,构成自动驾驶行业的“IOS”,海量的车队建立数据壁垒, 其他玩家难以复制。而大模型时代,第三方科技巨头的加入有望通过提供强大工 具链形成自动驾驶行业的“安卓”,帮助整车厂构建自己的自动驾驶算法和数据 闭环系统,同时依靠大模型的数据生成能力缩小与头部玩家在数据领域的差距。 此外产业链加速分工合作亦将带来自动驾驶成本下降,推动自动驾驶渗透率进一 步提升,产业链玩家均会充分受益。
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