Traditionelle autonome kørselsbeslutningssystemer er ofte afhængige af modulopbygget design. Fra miljømæssig opfattelse, beslutningstagningsplanlægning til køretøjskontrol, hvert delsystem fungerer uafhængigt og samarbejder køretøjets drift. I komplekse trafikscenarier er denne hierarkiske arkitektur tilbøjelig til problemer som kumulative fejl, informationstab og utilstrækkelig realtidsydelse. Store modeller ændrer gradvist denne situation med deres massive parametre, tværmodale databehandlingsfunktioner og ende-til-ende læringsparadigmer. Det kan ikke kun opnå effektiv fusion af multisensordata på opfattelsesniveauet, men planlægger også mere rimelige kørestrategier for køretøjer gennem dyb semantisk forståelse og logisk ræsonnement på beslutningsniveauet og forbedrer derved den generelle sikkerhed og robusthed.
Fordelene ved store modeller i autonom kørsel
Udviklingsprocessen med autonom køreteknologi i sig selv har gennemgået flere faser, fra tidlig assisteret kørsel til den gradvise overgang til fuldt autonom kørsel. Tidlige systemer var for det meste afhængige af simpel objektdetektion og regelstyring. Med udviklingen af dyb læring har vedtagelsen af metoder såsom CNN, RNN og endda GaN løbende forbedret miljømæssig opfattelse og beslutningstagningsevne. Desuden har teknologien, der kombinerer BEV (Bird's Eye View) repræsentation og transformer, til en vis grad kompenseret for manglerne ved traditionelle metoder i rumlig-tidsmæssig modellering. Det kan siges, at introduktionen af store modeller grundlæggende omformer den overordnede arkitektur af autonome køresystemer, der lægger et solidt fundament for kommercialiseringen af L3-, L4- og endda L5 -niveauer i fremtiden.
Modelarkitekturen baseret på transformer vedtager normalt selvopfattende mekanismen, der kan fange langdistanceafhængigheder, og derved forbedre globaliteten og nøjagtigheden af informationsbehandling. Gennem den præ-træning-fine-tuning-tilgang er modellen forududdannet på uanmeldte data og derefter finjusteret til specifikke autonome drivende opgaver. Dette reducerer ikke kun afhængigheden af en stor mængde mærket data, men gør det også muligt for modellen at have gode migrationsfunktioner på tværs af domæner. Multimodale store modeller kan samtidig behandle forskellige dataformer såsom billeder, punktskyer og radardata, opnå et spring fra at "se" til "forståelse" og give autonome køresystemer med kognitive kapaciteter svarende til mennesker.
Den specifikke anvendelse af store modeller i autonom kørsel
I autonome køresystemer afspejles anvendelsen af store modeller hovedsageligt i flere aspekter såsom miljøopfattelse, beslutningstagning og planlægning og køretøjskontrol. Med hensyn til miljømæssig opfattelse er traditionelle systemer hovedsageligt afhængige af dataene fra en enkelt sensor til måldetektion og semantisk segmentering. På grund af begrænsningerne i belysning, vejr og sensorer selv har de ofte svært ved at håndtere komplekse scenarier. Gennem multimodale datafusionsteknologi kan store modeller integrere forskellige data, såsom kameraer, lidarer, millimeterbølgeradarer og kort med høj præcision for at danne en mere rig og nøjagtig repræsentation af miljøet. F.eks. Kan den visuelle-sproglige action-model (VLA) samtidig udtrække de visuelle oplysninger og semantiske oplysninger under billedet og viser ekstremt høj nøjagtighed til at opdage hindringer, forudsige fodgængeradfærd og bedømme vejforhold. Efter informationen om flere sensorer er dybt smeltet sammen med den store model, er ikke kun robustheden af måldetektering forbedret, men også forudsigelsen af dynamiske scener kan opnås gennem tidsserieanalyse, hvilket giver mere pålidelig input til beslutningstagning af køretøjer.
På beslutningsprocessen og planlægningsniveauet er traditionelle autonome køresystemer normalt afhængige af forudindstillede regler eller modelbaserede planlægningsalgoritmer for at konvertere opfattelsesresultater til sti-planlægning og handlingsbeslutninger. Imidlertid er denne metode tilbøjelig til fiasko, når de står over for komplekse trafikforhold, der aldrig er blevet set før, og grænsefladedesignet mellem hvert modul er temmelig stiv, hvilket gør det vanskeligt at opnå en ende-til-ende-optimering. Gennem en ende-til-ende læringsramme kan store modeller direkte udtrække nøgleinformation fra rå sensordata og generere køretøjskontrolkommandoer gennem iboende logiske ræsonnement. Drevt -4 og LanguagEMPC har demonstreret potentialet ved at bruge store modeller til beslutningstagning med flere opgaver. Deres modeller kan ikke kun generere rimelige kørestrategier i komplekse scenarier, men også give detaljerede forklaringer, hvilket forbedrer systemets tolkbarhed. Fordelen ved denne ende-til-ende-beslutningstagning ligger i at reducere mellemfejl i informationsoverførselsprocessen og gøre det muligt for hele systemet at have evnen til at tilpasse sig nye scenarier.
Køretøjskontrol, som det sidste trin i autonom kørsel, kræver ikke kun nøjagtigheden af beslutningstagning, men også garantien for systemets realtidsrespons. Da store modeller normalt har adskillige parametre og enorme beregningsomkostninger, er der visse udfordringer i deres direkte implementering på køretøjsmonterede systemer. Branchen har foretaget omfattende udforskninger inden for modelkomprimering og letvægtning. Gennem modeldestillationsteknologi ekstraheres den essentielle viden i store modeller og overføres derefter til små og effektive modeller for at opnå et perfekt match med hardware i køretøjet (såsom NVIDIA Drive AGX-serien). Denne teknologi bevarer ikke kun den høje ydelse af store modeller, men sikrer også, at responstiden opfylder kravene til realtidskontrol, hvilket spiller en betydelig rolle i kommercialiseringsprocessen for L3\/L4 autonom kørsel.
I simuleringen og verifikationen af lukket sløjfe af autonom kørsel har store modeller også vist betydelige fordele. Uddannelse med store data og syntetiske scener kan konstruere realistiske verdensmodeller, og test af lukket sløjfe kan opnås i et virtuelt miljø gennem digital tvillingteknologi. Denne metode reducerer ikke kun markant risikoen og omkostningerne ved at gennemføre et stort antal test på reelle veje, men kan også hurtigt simulere forskellige ekstreme og langhale-scenarier, hvilket giver tilstrækkelig datastøtte til iterativ optimering af modellen. Waymo's Emma-model har ved at udnytte simuleringsplatforme og stor model-teknologi opnået højpræcisionsbaneforudsigelse og beslutningstagning af kollisionsundgåelse. Dets ydeevne overstiger langt fra traditionelle hierarkiske systemer, hvilket giver en ny tilgang til verifikation af lukket sløjfe af fremtidige fuldt autonome køresystemer.
Derudover har store modeller også spillet en betydelig rolle i forbedring af systemsikkerhed og brugeroplevelse. Autonom kørsel er ikke kun et teknisk problem; Det involverer også interaktion mellem mennesker og computere og spørgsmål om social tillid. Gennem naturlig sprogbehandlingsteknologi kan store modeller opnå realtidssamtaler med drivere, give kørselsforslag og nødsituationer og endda tilbyde personlig hjælp baseret på førerens følelser. Et sådant interaktionsdesign kan markant forbedre passagerers tillid, hvilket gør det autonome køresystem ikke kun mere avanceret inden for teknologi, men også mere i tråd med brugerbehov i praktiske applikationer.
Hvilke udfordringer udgør store modeller i autonom kørsel?
Selvom store modeller har vist et stort potentiale inden for autonom kørsel, er der stadig mange problemer med at omdanne dem fra laboratoriepræstationer til kommercielle applikationer. Ressourcer i realtid og computerressourcer er i øjeblikket en af de vigtigste flaskehalse. Store modeller har normalt en stor skala af parametre og høj beregningsmæssig kompleksitet. For at generere beslutninger inden for millisekundniveau stiller ekstremt høje krav til computerkraften på computerplatformen i køretøjet. Dedikerede AI-chips kan bruges, og store modeller kan komprimeres gennem teknikker såsom modeldestillation og kvantisering, der stræber efter at imødekomme realtidsresponskravene og samtidig sikre ydeevne.
Spørgsmålene om sikkerhed og robusthed er også kerneudfordringer i anvendelsen af store modeller. Når et autonomt køretøj begår en beslutningstagning, kan konsekvenserne være meget alvorlige. Derfor skal store modeller gennemgå streng test og verifikation, før de bruges i praktisk brug for at sikre, at de kan reagere korrekt i forskellige komplekse og ekstreme scenarier. På grund af de "sorte boks" af store modeller er deres interne beslutningsprocesser ofte vanskelige at forklare. Hvordan man forbedrer fortolkbarheden af modellen, mens du sikrer høj ydeevne, er blevet et presserende problem for regulerende myndigheder og bilproducenter at løse. I fremtiden forventes det ved at kombinere metoder som forstærkningslæring, finjustering baseret på menneskelig feedback og regelbegrænsninger at designe beslutningstagningssystemer, der er både effektive og gennemsigtige.
Data Privatliv og etiske spørgsmål kan ikke ignoreres hverken i anvendelsen af store modeller. Autonome køresystemer er nødt til at indsamle en stor mængde køretøjs-, miljømæssige og brugerdata, og den sikre opbevaring og brug af disse data er direkte relateret til beskyttelsen af brugernes privatliv. Sådan udnyttes fuldt ud fordelene ved Big Data, mens du sikrer, at sikkerheden ved datatransmission og -behandling er det første spørgsmål, som lovgivningsmyndighederne har brug for at tackle. Det er nødvendigt at formulere strenge databeskyttelsesstandarder og beskyttelsesmekanismer for beskyttelse af personlige oplysninger for at give institutionelle garantier for sikker anvendelse af store modeller i autonom kørsel.
Samarbejdet mellem software og hardware er også nøglen til implementering af store modeller. Den vellykkede anvendelse af store modeller afhænger ikke kun af algoritmeinnovation, men kræver også højtydende hardwarestøtte. I øjeblikket har større producenter successivt lanceret ny generation af computer-computerplatforme, såsom NVIDIA DRIVE AGX PEGASUS, ATLAN osv. Disse platforme giver hardware-garantier til realtids inferens og storstilet implementering af store modeller. Den kontinuerlige fremme af sensorteknologi har også leveret mere rigelige og høje kvalitetsdatakilder til multimodal datafusion. Med den kontinuerlige forbedring af hele økosystemet med autonom kørsel er den dybe integration af software og hardware bundet til at føre hele branchen ind i en splinterny æra med intelligent rejse.
Den dybe virkning af store modeller på autonom køreteknologi afspejles ikke kun i tekniske detaljer, men har også udløst et paradigmeskift fra traditionelle modulære systemer til ende til ende og fra perceptuel intelligens til kognitiv intelligens. Det fremtidige autonome køresystem, ledet af store modeller, vil opnå miljøopfattelse af højere præcision, mere fleksibel beslutningstagning og planlægning samt sikrere og mere effektiv køretøjskontrol. På samme tid når det et nyt niveau inden for interaktion mellem mennesker og maskine, personlig hjælp og datasikkerhed.