Tradisjonelle autonome kjøresystemer er ofte avhengige av modulær design. Fra miljømessig oppfatning, beslutningsplanlegging til kjøretøykontroll, kontrollerer hvert delsystem uavhengig og samarbeidende kjøretøyets drift. I komplekse trafikkscenarier er denne hierarkiske arkitekturen utsatt for problemer som kumulative feil, informasjonstap og utilstrekkelig ytelse i sanntid. Store modeller endrer gradvis denne situasjonen med sine massive parametere, tverrmodale databehandlingsevner og ende-til-ende læringsparadigmer. Det kan ikke bare oppnå effektiv fusjon av multisensortata på persepsjonsnivå, men planlegger også mer fornuftige kjørestrategier for kjøretøy gjennom dyp semantisk forståelse og logisk resonnement på beslutningsnivå, og dermed styrke den generelle sikkerheten og robustheten.
Fordelene med store modeller i autonom kjøring
Utviklingsprosessen med autonom kjøreteknologi i seg selv har gått gjennom flere stadier, fra tidlig assistert kjøring til gradvis overgang til fullt autonom kjøring. Tidlige systemer stolte stort sett på enkel objektdeteksjon og regelkontroll. Med utviklingen av dyp læring har adopsjonen av metoder som CNN, RNN og til og med GaN kontinuerlig forbedret miljømessig oppfatning og beslutningsevner. Dessuten har teknologien som kombinerer BEV (Bird's Eye View) representasjon og transformator til en viss grad gjort opp for manglene ved tradisjonelle metoder i romlig-tidsmodellering. Det kan sies at introduksjonen av store modeller fundamentalt omformer den generelle arkitekturen til autonome kjøresystemer, og legger et solid fundament for kommersialisering av L3, L4 og til og med L5 -nivåer i fremtiden.
Modellarkitekturen basert på transformator vedtar vanligvis selvoppmerksomhetsmekanismen, som kan fange langdistanseavhengigheter, og dermed forbedre globaliteten og nøyaktigheten av informasjonsbehandling. Gjennom den pre-treningsfinende tilnærmingen er modellen forhåndsutdannet på storskala umerkede data og deretter finjustert for spesifikke autonome kjøreoppgaver. Dette reduserer ikke bare avhengigheten av en stor mengde merkede data, men gjør det også mulig for modellen å ha gode migrasjonsfunksjoner på tvers av domener. Multimodale store modeller kan samtidig behandle forskjellige dataformer som bilder, punktskyer og radardata, oppnå et sprang fra "å se" til "forståelse", og gi autonome kjøresystemer med kognitive evner som ligner på mennesker.
Den spesifikke anvendelsen av store modeller i autonom kjøring
I autonome kjøresystemer gjenspeiles anvendelsen av store modeller hovedsakelig i flere aspekter som miljømessig oppfatning, beslutningstaking og planlegging og kjøretøykontroll. Når det gjelder miljømessig oppfatning, er tradisjonelle systemer hovedsakelig avhengige av dataene til en enkelt sensor for måldeteksjon og semantisk segmentering. På grunn av begrensningene i belysning, vær og sensorene selv, har de imidlertid ofte vanskeligheter med å håndtere komplekse scenarier. Gjennom multimodal datafusjonsteknologi kan store modeller integrere forskjellige data som kameraer, LIDAR-er, millimeterbølgeradarer og kart med høy presisjon for å danne en mer rik og nøyaktig representasjon av miljøet. For eksempel kan den visuelle språklige handlingsmodellen (VLA) samtidig trekke ut den visuelle informasjonen og semantisk informasjon i bildet, og viser ekstremt høy nøyaktighet i å oppdage hindringer, forutsi fotgjengeratferd og dømme veiforhold. Etter at informasjonen om flere sensorer er dypt smeltet av den store modellen, er ikke bare robustheten til måldeteksjon forbedret, men også prediksjonen av dynamiske scener kan oppnås gjennom tidsserieanalyse, noe som gir mer pålitelig innspill for beslutninger om kjøretøy.
På beslutnings- og planleggingsnivå er tradisjonelle autonome kjøresystemer vanligvis avhengige av forhåndsinnstilte regler eller modellbaserte planleggingsalgoritmer for å konvertere persepsjonsresultater til baneplanlegging og handlingsbeslutninger. Imidlertid er denne metoden utsatt for feil når du står overfor komplekse trafikkforhold som aldri har blitt sett før, og grensesnittdesignet mellom hver modul er ganske stiv, noe som gjør det vanskelig å oppnå ende-til-ende-optimalisering. Gjennom et ende-til-ende læringsrammeverk kan store modeller direkte trekke ut nøkkelinformasjon fra rå sensordata og generere kjøretøykontrollkommandoer gjennom iboende logisk resonnement. DriveGPT -4 og Languagempc har vist potensialet til å bruke store modeller for beslutningstaking av flere oppgaver. Modellene deres kan ikke bare generere rimelige kjørestrategier i komplekse scenarier, men gir også detaljerte forklaringer, noe som forbedrer tolkbarheten til systemet. Fordelen med denne ende-til-ende beslutningen ligger i å redusere mellomfeilene i informasjonsoverføringsprosessen og gjøre det mulig for hele systemet å ha muligheten til å tilpasse seg nye scenarier.
Kjøretøykontroll, som det siste trinnet med autonom kjøring, krever ikke bare nøyaktigheten av beslutningstaking, men også garantien for sanntidsresponsen til systemet. Siden store modeller vanligvis har mange parametere og enorme beregningskostnader, er det visse utfordringer i deres direkte distribusjon på kjøretøymonterte systemer. Bransjen har gjort omfattende undersøkelser innen modellkomprimering og lettvekt. Gjennom modelldestillasjonsteknologi blir den essensielle kunnskapen i store modeller trukket ut og deretter overført til små og effektive modeller for å oppnå en perfekt match med maskinvare i kjøretøyet (for eksempel NVIDIA Drive AGX-serien). Denne teknologien beholder ikke bare den høye ytelsen til store modeller, men sikrer også at responstiden oppfyller kravene til sanntidskontroll, og spiller dermed en betydelig rolle i kommersialiseringsprosessen for L3\/L4 autonom kjøring.
I simuleringen og verifiseringen av autonom kjøring har store modeller også vist betydelige fordeler. Trening med storskala data og syntetiske scener kan konstruere realistiske verdensmodeller, og testing av lukket sløyfe kan oppnås i et virtuelt miljø gjennom digital tvillingteknologi. Denne metoden reduserer ikke bare risikoen og kostnadene ved å gjennomføre et stort antall tester på virkelige veier betydelig, men kan også raskt simulere forskjellige ekstreme og langhale-scenarier, og gi tilstrekkelig datastøtte for den iterative optimaliseringen av modellen. Waymos EMMA-modell, ved å utnytte simuleringsplattformer og stor modellteknologi, har oppnådd høye presisjonsbaner og beslutninger om å unngå kollisjon. Ytelsen overskrider langt den for tradisjonelle hierarkiske systemer, og gir en ny tilnærming for verifisering av lukkede sløyfe av fremtidige fullt autonome kjøresystemer.
I tillegg har store modeller også spilt en betydelig rolle i å styrke systemets sikkerhet og brukeropplevelse. Autonom kjøring er ikke bare et teknisk problem; Det involverer også samhandling mellom mennesker og datamaskiner og sosiale tillit. Gjennom naturlig språkbehandlingsteknologi kan store modeller oppnå sanntidssamtaler med drivere, gi kjøreforslag og nødvarsler og til og med tilby personlig hjelp basert på førerens følelser. En slik interaksjonsdesign kan forbedre passasjerens tillit betydelig, noe som gjør det autonome kjøresystemet ikke bare mer avansert innen teknologi, men også mer i tråd med brukerbehov i praktiske applikasjoner.
Hvilke utfordringer utgjør store modeller i autonom kjøring?
Selv om store modeller har vist et stort potensial innen autonom kjøring, er det fortsatt mange problemer med å transformere dem fra laboratorieprestasjoner til kommersielle applikasjoner. Resultat og databehandlingsressurser i sanntid er en av de viktigste flaskehalsene for tiden. Store modeller har vanligvis en stor skala av parametere og høy beregningskompleksitet. Å generere beslutninger på millisekundnivå stiller ekstremt høye krav til datakraften til databehandlingsplattformen i kjøretøyet. Dedikerte AI-brikker kan brukes, og store modeller kan komprimeres gjennom teknikker som modelldestillasjon og kvantisering, og streber etter å oppfylle kravene til sanntids respons og samtidig sikre ytelsen.
Spørsmålene om sikkerhet og robusthet er også kjerneutfordringer i anvendelsen av store modeller. Når et autonomt kjøretøy gjør en beslutningsfeil, kan konsekvensene være veldig alvorlige. Derfor må store modeller gjennomgå streng testing og verifisering før de blir brukt i praktisk bruk for å sikre at de kan svare riktig i forskjellige komplekse og ekstreme scenarier. På grunn av "Black Box"-naturen til store modeller, er deres interne beslutningsprosesser ofte vanskelige å forklare. Hvordan man kan forbedre tolkbarheten til modellen, samtidig som den sikrer høy ytelse har blitt et presserende problem for myndighetene og bilprodusentene å løse. I fremtiden, ved å kombinere metoder som forsterkningslæring, finjustering basert på menneskelige tilbakemeldinger og regelbegrensninger, forventes det å designe beslutningssystemer som er både effektive og gjennomsiktige.
Data personvern og etiske spørsmål kan ikke ignoreres verken i anvendelsen av store modeller. Autonome kjøresystemer må samle inn en stor mengde kjøretøy-, miljø- og brukerdata, og sikker lagring og bruk av disse dataene er direkte relatert til beskyttelse av brukernes personvern. Hvordan utnytte fordelene med big data fullt ut, samtidig som du sikrer sikkerheten ved dataoverføring og behandling er den første utgaven som regulerende myndigheter trenger å ta opp. Det er nødvendig å formulere strenge databeskyttelsesstandarder og personvernbeskyttelsesmekanismer for å gi institusjonelle garantier for sikker anvendelse av store modeller i autonom kjøring.
Samarbeidet mellom programvare og maskinvare er også nøkkelen til implementering av store modeller. Den vellykkede anvendelsen av store modeller avhenger ikke bare av algoritmeinnovasjon, men krever også høyytelsesmaskinvarestøtte. Foreløpig har store produsenter suksessivt lansert ny generasjons databehandlingsplattformer, for eksempel Nvidia Drive Agx Pegasus, Atlan, etc. Disse plattformene gir maskinvaregarantier for sanntids inferens og storskala distribusjon av store modeller. Den kontinuerlige utviklingen av sensorteknologi har også gitt mer rikelig og høykvalitets datakilder for multimodal datafusjon. Med kontinuerlig forbedring av hele økosystemet for autonom kjøring, er den dype integrasjonen av programvare og maskinvare bundet til å drive hele bransjen inn i en helt ny epoke med intelligent reise.
Den store effekten av store modeller på autonom kjøreteknologi gjenspeiles ikke bare i tekniske detaljer, men har også utløst et paradigmeskifte fra tradisjonelle modulære systemer til ende-til-ende og fra perseptuell intelligens til kognitiv intelligens. Det fremtidige autonome kjøresystemet, ledet av store modeller, vil oppnå miljøoppfatning med høyere presisjon, mer fleksibel beslutningstaking og planlegging, samt tryggere og mer effektiv kjøretøykontroll. Samtidig vil det nå et nytt nivå i interaksjon mellom mennesker-maskiner, personlig assistanse og datasikkerhet.