生成式人工智能技術(shù)進(jìn)展及其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用與展望

夏以檸

（北京師范大學(xué)，北京 100875）

主題詞：生成式人工智能 大模型 自動(dòng)駕駛

1 前言

現(xiàn)代人工智能技術(shù)的快速發(fā)展受益于海量標(biāo)注數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和計(jì)算能力的提升。其以深度學(xué)習(xí)作為核心技術(shù)，深度學(xué)習(xí)[1]的概念最早在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出，后推廣至人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。Transformer模型[2]的提出是現(xiàn)代人工智能技術(shù)的里程碑式節(jié)點(diǎn)，該模型能夠保證充足數(shù)據(jù)分辨率，同時(shí)實(shí)現(xiàn)高精度數(shù)據(jù)擬合，廣泛應(yīng)用于生成式人工智能模型。

生成式人工智能技術(shù)通常包括一個(gè)基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型（如Transformer 模型）和一個(gè)生成器模型[3]，前者的主要功能是實(shí)現(xiàn)從任意類(lèi)型的輸入到潛在高維數(shù)據(jù)空間的映射，后者以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)或監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行優(yōu)化，并通過(guò)啟發(fā)式的行為以固定的方法論實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的生成。

自動(dòng)駕駛技術(shù)是近年來(lái)備受關(guān)注的汽車(chē)技術(shù)發(fā)展方向，面向復(fù)雜的場(chǎng)景，要求車(chē)輛實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的正確理解，同時(shí)做出最優(yōu)的決策。該技術(shù)發(fā)展的初期，以激光雷達(dá)和高精地圖作為主要輸入，視覺(jué)和專(zhuān)家系統(tǒng)為輔助手段。隨著人工智能技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，Waymo、Cruise、百度等公司通過(guò)模型完成動(dòng)態(tài)障礙物的實(shí)時(shí)檢測(cè)，配合高精地圖提供的道路結(jié)構(gòu)、車(chē)道線(xiàn)和交通標(biāo)志等靜態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)更有效的智能駕駛。

目前，大模型逐步突破技術(shù)壁壘，成為自動(dòng)駕駛感知的主流范式。2021 年，特斯拉提出的“BEV+Transformer”的技術(shù)方案，首次引入重感知、輕地圖的自動(dòng)駕駛解決方案[4]。2022年，特斯拉再次提出基于占用網(wǎng)絡(luò)（Occupancy Network）的技術(shù)方案，開(kāi)啟大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的新篇章[5]。此外，基于生成式人工智能技術(shù)，令長(zhǎng)尾問(wèn)題的場(chǎng)景數(shù)據(jù)可以通過(guò)模型主動(dòng)生成，解決自動(dòng)駕駛面臨的長(zhǎng)尾問(wèn)題，提升算法的可靠性，為自動(dòng)駕駛的升級(jí)優(yōu)化提供保障。

2 生成式人工智能技術(shù)

生成式人工智能模型的輸入和輸出數(shù)據(jù)主要包括文本、圖像、三維結(jié)構(gòu)、視頻、音頻和代碼等。根據(jù)數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，模型可分為7類(lèi)，如圖1所示。

圖1 生成式人工智能技術(shù)分類(lèi)及代表性模型

生成式人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)間的相互映射，根據(jù)用戶(hù)需求輸出內(nèi)容。其中，文本—文本、文本—圖像、本文—視頻和圖像—文本4 類(lèi)模型是能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性技術(shù)革新的生成式模型技術(shù)。

文本—文本模型以文本數(shù)據(jù)為輸入，生成新的文本數(shù)據(jù)，是常見(jiàn)序列化數(shù)據(jù)模型之一，多應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，如語(yǔ)言翻譯、問(wèn)答任務(wù)系統(tǒng)等。

文本—圖像模型以具有提示性的文本數(shù)據(jù)作為輸入，輸出滿(mǎn)足對(duì)應(yīng)需求的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)。該模型可實(shí)現(xiàn)不同屬性、不同風(fēng)格信息的輸出。OpenAI 提出的DALLE2 模型[6]、Drawbench 公司開(kāi)源Imagen 模型[7]及由慕尼黑LMU CompVis 小組開(kāi)發(fā)的Stable Diffusion[8]和Muse[9]均為具有代表性的模型。

文本—視頻模型通過(guò)文本數(shù)據(jù)生成連續(xù)的圖像序列。Google開(kāi)源的Phenaki[10]與Runway開(kāi)源的Soundify[11]屬于此類(lèi)模型。

圖像—文本模型可以獲得描述圖像的文本，是文本—圖像的逆映射。Deepmind 創(chuàng)建的視覺(jué)語(yǔ)言模型Flamingo[12]是其代表性模型之一，通過(guò)小樣本學(xué)習(xí)策略實(shí)現(xiàn)，具有靈活性強(qiáng)、可執(zhí)行多模態(tài)任務(wù)等優(yōu)勢(shì)。該模型利用2個(gè)互補(bǔ)的模型實(shí)現(xiàn)：分析視覺(jué)場(chǎng)景的視覺(jué)模型與執(zhí)行基本推理形式的大型語(yǔ)言模型。通過(guò)無(wú)縫攝取圖像或視頻交織的文本標(biāo)記序列，轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)作為輸出。OpenAI提出的圖像字幕模型VisualGPT[13]是現(xiàn)階段最優(yōu)秀的圖像—文本模型之一，其通過(guò)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPT-2 實(shí)現(xiàn)。為了彌合不同模態(tài)之間的語(yǔ)義差距，特別設(shè)計(jì)了具有不飽和門(mén)控功能的編碼器-解碼器注意力機(jī)制。該模型的最大優(yōu)勢(shì)在于，它無(wú)需其他圖像—文本模型的大規(guī)模數(shù)據(jù)，具備小樣本學(xué)習(xí)能力。

3 生成式人工智能與自動(dòng)駕駛技術(shù)

隨著生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于該技術(shù)衍生的大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注[14]。基于生成式人工智能的大模型在自動(dòng)駕駛中規(guī)控模型的應(yīng)用將成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)新趨勢(shì)[15]。Waymo 通過(guò)生成式人工智能技術(shù)構(gòu)建世界模型，通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的整體功能集成[16]。同時(shí)，該公司提出基于自動(dòng)駕駛模型與自然語(yǔ)言處理模型結(jié)合的技術(shù)方案，通過(guò)模型以可理解、人機(jī)互動(dòng)的流程方式，達(dá)成清晰有效的溝通，進(jìn)一步增強(qiáng)其結(jié)果的可解釋性。

3.1 面向自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)閉環(huán)與自動(dòng)標(biāo)注

由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)組成的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛廠商必須具備的基礎(chǔ)技術(shù)能力。當(dāng)下，隨著高速智能導(dǎo)航輔助駕駛、城市導(dǎo)航輔助駕駛以及城市智慧領(lǐng)航功能等技術(shù)的不斷推進(jìn)，自動(dòng)駕駛公司或整車(chē)制造商數(shù)據(jù)量逐年增長(zhǎng)，甚至達(dá)到拍字節(jié)（PB）級(jí)別。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)生成的速度較快（以dSPACE 公司的數(shù)據(jù)生產(chǎn)為例，4K 800 萬(wàn)像素的攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器同時(shí)工作，每秒的數(shù)據(jù)生產(chǎn)量為40 GB），使用方的數(shù)據(jù)處理能力面臨極大的考驗(yàn)。由此可見(jiàn)，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)利用的最大化是提升自動(dòng)駕駛方案穩(wěn)定性的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

3.1.1 數(shù)據(jù)采集與挖掘技術(shù)

為保證自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提升駕駛模型性能，算法采用特定的觸發(fā)機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集與上傳。其中，觸發(fā)機(jī)制包括人工干預(yù)自動(dòng)駕駛、特殊場(chǎng)景（近距離跟車(chē)、并線(xiàn)以及明顯的光照變化等）。特斯拉公司在2022年AI DAY上表示其擁有221種觸發(fā)機(jī)制[17]。

為了能以最精簡(jiǎn)規(guī)模的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不可忽視，其核心目的是從收集的海量數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)，過(guò)濾無(wú)效數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的模型采用基于標(biāo)簽的方式實(shí)現(xiàn)，僅能實(shí)現(xiàn)固定類(lèi)別的分辨，缺少更深層次的特征提取?；谏墒饺斯ぶ悄芗夹g(shù)，采用圖像—文本模型即可實(shí)現(xiàn)，用模型生成的描述檢索圖像的有效特征，實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)挖掘?；诂F(xiàn)有人工智能技術(shù)，當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘方案逐漸以大模型為主。目前，國(guó)內(nèi)外主要汽車(chē)公司和自動(dòng)駕駛公司等均致力于開(kāi)發(fā)基于大模型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

3.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)仍以人工標(biāo)注為主，人工成本高、耗時(shí)長(zhǎng)，速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于原始數(shù)據(jù)的生產(chǎn)速度，數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨瓶頸。此外，由于標(biāo)注人員對(duì)標(biāo)注內(nèi)容的理解不一致，存在標(biāo)注數(shù)據(jù)可靠性問(wèn)題，因此數(shù)據(jù)的二次檢驗(yàn)仍需要較大的工作量。

生成式模型的顯著優(yōu)勢(shì)在于，主動(dòng)理解視頻內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)打標(biāo)簽，并形成產(chǎn)品化管理，提取高價(jià)值場(chǎng)景并自動(dòng)篩選。與人工標(biāo)注的方法相比，基于生成式模型的標(biāo)注方法速度更快、精度及標(biāo)注結(jié)果一致性更高，能夠?qū)崿F(xiàn)更加全面的標(biāo)注。

小鵬汽車(chē)推出的全自動(dòng)標(biāo)注大模型的執(zhí)行效率相比于人工標(biāo)注提升約45 000 倍，即大約16.7 天可實(shí)現(xiàn)2 000 人/年的標(biāo)注工作量[18]。毫末智行科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)毫末智行）提出的視覺(jué)自監(jiān)督大模型[19]可實(shí)現(xiàn)100%的4D Clip 自動(dòng)標(biāo)注，降低約98%的標(biāo)注成本。商湯科技絕影在自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的感知任務(wù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的標(biāo)注均基于大模型實(shí)現(xiàn)[20]，相比人工標(biāo)注的方式，相同數(shù)量樣本的標(biāo)注周期和成本都可以縮減90%以上。

3.2 面向自動(dòng)駕駛的一體化大模型

現(xiàn)階段，基于人工智能的自動(dòng)駕駛方案多采用模塊化設(shè)計(jì)思路，即感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等子系統(tǒng)獨(dú)立實(shí)現(xiàn)功能。盡管模塊化能夠簡(jiǎn)化研發(fā)人員的工作流程，提供高效的問(wèn)題回溯、調(diào)試及更新接口，但各子模塊間的信息仍缺少有效傳遞，無(wú)法保持模塊之間的優(yōu)化通道。對(duì)此，開(kāi)發(fā)面向自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的多任務(wù)一體化大模型是提升整體算法性能的有效方案。

目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界均對(duì)一體化多任務(wù)大模型的方案進(jìn)行了深入研究。英偉達(dá)（NVIDIA）公司在2016年即提出了基于端到端模型的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，Uber 也在該領(lǐng)域發(fā)表了較多的學(xué)術(shù)研究成果[21-22]。為了使自動(dòng)駕駛車(chē)輛通過(guò)平臺(tái)“理解世界”，英國(guó)Wayve公司也創(chuàng)立并發(fā)表其端到端的自動(dòng)駕駛方案。同時(shí)，特斯拉公司“FSD META V12”版本系統(tǒng)將采用端到端的自動(dòng)駕駛模型。

商湯科技與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、武漢大學(xué)聯(lián)合提出首個(gè)集感知決策一體化的端到端自動(dòng)駕駛大模型UniAD[23]，并指出限制自動(dòng)駕駛模型性能的根本原因在于任務(wù)的獨(dú)立拆解，無(wú)法保證豐富的高維信息的提取，由此提出了以最終任務(wù)為導(dǎo)向、多模塊聯(lián)合優(yōu)化的端到端自動(dòng)駕駛方案。UniAD 充分發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性?xún)?yōu)勢(shì)，達(dá)到感知、預(yù)測(cè)、決策多個(gè)任務(wù)結(jié)合的最優(yōu)解，將生成式人工智能大模型充分融入任務(wù)的場(chǎng)景理解。

3.3 面向自動(dòng)駕駛模型的可解釋性問(wèn)題

自動(dòng)駕駛模型的可解釋性是提升其性能與優(yōu)化迭代速度的重要前提。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的最大痛點(diǎn)之一是其過(guò)程完全隱藏于“黑匣子”中，缺少明確的可解釋性，即使用方無(wú)法根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型輸出的結(jié)果逆向推導(dǎo)其原理。

基于生成式人工智能技術(shù)的自動(dòng)駕駛模型在其理解及決策過(guò)程中，可以某種方式輸出（例如文本）理解過(guò)程及決策原因，即結(jié)果誤判時(shí)，可快速地查找對(duì)應(yīng)的原因。受益于啟發(fā)式的自監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)駕駛模型可進(jìn)一步逆向?qū)ψ陨磉M(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)迭代。

3.4 面向自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的生成模型

長(zhǎng)尾問(wèn)題包括各種零碎的場(chǎng)景、極端情況和無(wú)法預(yù)測(cè)的人類(lèi)行為，是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)面臨的難題之一[24]。該領(lǐng)域現(xiàn)有的人工智能技術(shù)大多是用人工采集標(biāo)注的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。由于實(shí)際數(shù)據(jù)為復(fù)雜場(chǎng)景，人工標(biāo)注通常無(wú)法包含全部場(chǎng)景的數(shù)據(jù)信息支持，從而降低模型的魯棒性。

通常，自動(dòng)駕駛模型發(fā)現(xiàn)車(chē)輛行為存在邊界情況時(shí)，需要補(bǔ)全額外的數(shù)據(jù)，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)際上，該方法一定程度上令長(zhǎng)尾問(wèn)題的場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)難度過(guò)大，無(wú)法保證數(shù)據(jù)采集的有效性，導(dǎo)致采集效率低下。同樣地，雖然傳統(tǒng)的3D建?？蓪?shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景仿真，但由于建模機(jī)制不夠完善，無(wú)法保證生成場(chǎng)景數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而使生成的場(chǎng)景數(shù)據(jù)無(wú)法有效支持模型優(yōu)化。

通過(guò)生成式人工智能技術(shù)，如文本—圖像，文本—視頻生成模型，可通過(guò)對(duì)其模型的優(yōu)化與訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)近似于真實(shí)場(chǎng)景的仿真數(shù)據(jù)的生成[25]。同時(shí)，上述生成式人工智能技術(shù)可通過(guò)其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)映射能力實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)的快速變換，為自動(dòng)駕駛模型的快速優(yōu)化與迭代提供最基本的前提保障。

4 面向大模型的云端算力與芯片架構(gòu)

同早期人工智能技術(shù)相比，基于現(xiàn)代生成式人工智能的大模型的主要區(qū)別在于模型參數(shù)和數(shù)據(jù)的提取方式。其中，模型參數(shù)的大幅增長(zhǎng)提高了對(duì)云端算力的需求，數(shù)據(jù)相關(guān)性提取方式的改變?yōu)橛?jì)算芯片架構(gòu)提供了新的設(shè)計(jì)導(dǎo)向。

4.1 面向大模型的算力需求

大模型技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于各大汽車(chē)制造商和自動(dòng)駕駛公司的產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目[26]。特斯拉2022年AI DAY表示訓(xùn)練其模型需要14 億幀圖像數(shù)據(jù)。Momenta 公司提出要實(shí)現(xiàn)L4 級(jí)自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)化[27]，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)達(dá)到人類(lèi)的安全水平甚至比人類(lèi)安全水平高一個(gè)數(shù)量級(jí)，至少需要千億公里的數(shù)據(jù)訓(xùn)練、測(cè)試與驗(yàn)證。

為使模型能夠在海量數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練，提升計(jì)算資源成為各大汽車(chē)廠商與自動(dòng)駕駛公司亟需解決的首要問(wèn)題[28]。基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，特斯拉在2021 年和2022 年分別擁有約1 萬(wàn)塊和1.4 萬(wàn)塊圖形處理器（Graphics Processing Unit,GPU），預(yù)計(jì)2024 年將擁有等效10 萬(wàn)塊NVIDIA A100 GPU 的算力資源。2022 年8月，小鵬汽車(chē)成立自動(dòng)駕駛AI 智算中心“扶搖”，具備60 億億浮點(diǎn)運(yùn)算能力。此外，國(guó)內(nèi)其他公司包括吉利汽車(chē)、毫末智行、智己汽車(chē)、百度和商湯科技等也都完成了算力的積累，如表1所示。

表1 自動(dòng)駕駛公司算力對(duì)比

4.2 面向大模型的芯片架構(gòu)

基于現(xiàn)代生成式人工智能技術(shù)的大模型需要大量的計(jì)算資源，如何實(shí)現(xiàn)海量計(jì)算資源的最大化利用是汽車(chē)制造商、自動(dòng)駕駛公司和芯片公司面臨的另一難題。前文提出，大模型多是基于Transformer 實(shí)現(xiàn)的，內(nèi)部采用的是記憶力機(jī)制單元模塊。不同于基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），Transformer 在提取數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性過(guò)程中存在更多的訪(fǎng)存密集型算子。因此，為提升大模型的運(yùn)行效率，芯片的架構(gòu)需進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)：

a.運(yùn)算精度要求。Transformer 的建模是通過(guò)不斷加權(quán)映射實(shí)現(xiàn)，因此，對(duì)芯片的運(yùn)算精度存在一定的要求。現(xiàn)階段，面向人工智能的主流芯片大多采用INT8即整型精度算力，而基于Transformer的大模型需要在浮點(diǎn)運(yùn)算的芯片平臺(tái)上運(yùn)行，才可取得較高的精度結(jié)果。目前，特斯拉已經(jīng)完成“D1”芯片的自研，并構(gòu)建超算平臺(tái)解決自動(dòng)駕駛大模型的訓(xùn)練與優(yōu)化。

b.運(yùn)算算子要求。訪(fǎng)存密集是大模型的運(yùn)算特點(diǎn)，需要針對(duì)性地設(shè)計(jì)訪(fǎng)存密集型算子，解決芯片的計(jì)算效率問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性高、可移植性高、并行化程度高、計(jì)算精度高的高效運(yùn)算算子。

5 大模型自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來(lái)展望

5.1 多任務(wù)大模型與自動(dòng)駕駛

受ChatGPT的啟發(fā)，毫末智行開(kāi)發(fā)面向自動(dòng)駕駛的生成式大模型DriveGPT[29]，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行初始模型的訓(xùn)練，強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化。通過(guò)輸入感知級(jí)的激勵(lì)數(shù)據(jù)（如障礙物信息、道路環(huán)境以及關(guān)鍵交通要素），DriveGPT 能夠完成障礙物預(yù)測(cè)、決策規(guī)劃控制以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。目前，生成式大模型已經(jīng)在自動(dòng)駕駛的部分領(lǐng)域取得了巨大的創(chuàng)新性成果，構(gòu)建多任務(wù)、一體化的大模型將是面向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重大技術(shù)創(chuàng)新。

5.2 車(chē)端模型的功能解耦

至今，大模型仍受到海量模型參數(shù)與計(jì)算資源的限制，由于其運(yùn)行均在云端實(shí)現(xiàn)，無(wú)法完成車(chē)端的獨(dú)立運(yùn)行。如何對(duì)大模型進(jìn)行功能解耦，實(shí)現(xiàn)車(chē)端的運(yùn)行成為未來(lái)要攻克的難題。以知識(shí)蒸餾[30]的方式，完成大模型對(duì)車(chē)端小模型進(jìn)行優(yōu)化是解決上述問(wèn)題的有效手段之一，亦是大模型到車(chē)端功能落地的有效方案。

5.3 多任務(wù)生成式大模型

理論上，基于多任務(wù)生成式人工智能模型可同時(shí)實(shí)現(xiàn)仿真數(shù)據(jù)生成、標(biāo)注、感知、預(yù)測(cè)和決策多種功能。UniAD模型的成功表明，多任務(wù)聯(lián)合優(yōu)化能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)相關(guān)性的有效提取并提升整體性能。因此，如何通過(guò)多任務(wù)生成式大模型實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)閉環(huán)、模塊化功能解耦等技術(shù)將是推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)走向成熟的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

6 結(jié)束語(yǔ)

生成式人工智能技術(shù)在文本、圖像等多個(gè)領(lǐng)域均取得了豐富的研究成果，基于生成式人工智能的大模型技術(shù)也為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域提供了新的解決方案。未來(lái)，隨著研究人員對(duì)技術(shù)研究的深入以及硬件水平的提升，基于輕量化平臺(tái)的應(yīng)用將進(jìn)一步拓展技術(shù)的應(yīng)用范圍，擴(kuò)展其應(yīng)用量產(chǎn)落地能力。