大语言模型在端到端自动驾驶中的应用

大语言模型在端到端自动驾驶中的应用主要体现在以下几个方面：

1. **决策制定**：大语言模型可以通过理解自然语言描述的任务和环境信息，帮助车辆系统理解和规划驾驶策略，比如解析交通规则、预测其他道路参与者的行动。

2. **路径规划**：模型能够分析复杂的道路状况，包括地图数据、实时传感器输入（如摄像头和雷达数据），生成安全有效的行驶路径。

3. **自然交互**：车辆可以使用大语言模型来与乘客进行语音对话，理解乘客的需求，如导航指令或查询路况信息。

4. **故障诊断与修复**：通过处理大量维修和技术文档，模型能识别并解释车辆的异常情况，并提供可能的解决方案。

5. **复杂问题模拟**：在训练中，模型可以模拟各种驾驶场景，帮助系统学习如何应对少见但潜在危险的情况。

6. **安全评估与优化**：通过对历史事故案例的分析，模型能评估驾驶行为的潜在风险，推动安全性能的提升。