大模型驱动：自动驾驶迈入L3/L4新时代

"自动驾驶的‘大模型’时代，AI在智能驾驶中的应用正逐渐走向成熟，尤其是在L3/L4级别的自动驾驶技术发展中，大模型扮演着关键角色。" 1、大模型技术发展历程 大模型，尤其是大语言模型如GPT，以其庞大的参数量（亿级至百亿级）和Transformer架构，革新了深度学习领域。Transformer的注意力机制使得模型能够处理长序列数据，为预训练提供了可能。这种技术进步不仅推动了语言模型的进步，也启发了其他领域的模型开发，包括自动驾驶。大模型因其复杂性、高维度和个性化需求，在自动驾驶等多个领域展现出卓越的建模能力。 2、自动驾驶模型迭代路径 自动驾驶的核心组件包括感知、决策和规划控制。感知模块的演变历程清晰地展示了技术的进步，从早期的CNN，到RNN+GAN，再到BEV视图，Transformer结合BEV的出现，以及近年来的占用网络，每个阶段都带来了感知能力的显著提升。特斯拉作为行业引领者，其自研的Transformer+BEV和占用网络策略，展现了软件与硬件的深度融合趋势。 3、大模型对自动驾驶行业的赋能与影响 尽管自动驾驶的大模型应用相对较晚，但它们加速了技术成熟，特别是在L3/L4级别自动驾驶的商业化进程中。大模型的运用降低了运行成本，提升了技术性能，同时也影响了法规制定和安全标准。在成本方面，仍有进一步优化的空间；技术上，算法和硬件的同步发展将持续推动进步；法规层面，政策正逐步适应新技术的需求；安全性，作为自动驾驶的核心考量，是商业化的基石。 4、L3及以上级别自动驾驶的展望 主机厂自2021年起加快了对L2+自动驾驶的研发，这标志着L3及以上级别的自动驾驶进入快速发展阶段。未来，随着技术的深入，我们可以期待更高效、安全的自动驾驶解决方案。大模型将继续推动自动驾驶在感知、决策和控制方面的精度，从而提高整体系统的稳定性和可靠性。 总结来说，大模型的引入极大地推动了自动驾驶行业的创新，为L3/L4级别的自动驾驶提供了坚实的技术基础。随着技术的不断成熟，自动驾驶将更加接近现实世界的广泛应用，带来交通出行的革命性变化。