【智驾中的大模型 -1】自动驾驶场景中的大模型

1. 前言

我们知道，大模型现在很火爆，尤其是 deepseek 风靡全球后，大模型毫无疑问成为为中国新质生产力的代表。百度创始人李彦宏也说：“2025 年可能会成为 AI 智能体爆发的元年”。

随着科技的飞速发展，大模型的影响力日益凸显。它不仅在数据处理和分析方面展现出了强大的能力，还为各个领域带来了前所未有的创新机遇。在众多应用场景中，智能驾驶无疑是备受瞩目的一个领域。

智能驾驶作为未来交通的重要发展方向，具有巨大的潜力和市场需求。大模型的出现，为智能驾驶的发展注入了强大的动力。它可以通过对大量驾驶数据的学习和分析，实现更加精准的环境感知、路径规划和决策控制。例如，大模型可以实时识别道路上的障碍物、交通标志和其他车辆，预测潜在的危险情况，并及时做出相应的驾驶决策，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

在这样的一种大趋势下，笔者将针对智能驾驶场景，讲一讲大模型的应用前景以及存在的瓶颈！！！

2.自动驾驶中的大模型

自动驾驶领域的大模型主要涵盖 感知（Perception）、决策（Decision-making）和控制（Control） 等多个方面，那么可以应用于自动驾驶中的大模型可以分为；

2.1 感知层（Perception）

感知层主要依赖 计算机视觉**（CV）和多模态大模型（MMML）**，处理摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据。

2.1.1 计算机视觉模型

1.Tesla Vision（特斯拉）

Tesla Vision 是 特斯拉（Tesla） 开发的一套基于纯视觉（Camera-only）的自动驾驶感知系统，完全放弃了激光雷达（LiDAR）和毫米波雷达（Radar），仅依靠摄像头和 AI 算法进行环境感知。该系统用于 Tesla Autopilot 和 FSD**（Full Self-Driving）**，目前在 FSD V12 版本中已经实现端到端 Transformer 训练。

Tesla Vision 具有以下核心特点：

纯视觉（Camera-only）感知：自 2021 年起，特斯拉宣布移除毫米波雷达，完全依靠摄像头。8 个摄像头覆盖 360° 视角，包括前、后、侧方摄像头。
基于 Transformer 的端到端 AI**：Tesla Vision 早期使用卷积神经网络（CNN）**进行目标检测、分割和轨迹预测。 FSD V12 采用端到端 Transformer 模型，用 BEV（Bird’s Eye View）+ 视频 Transformer 进行感知。利用神经网络自动标注驾驶数据，大规模训练 AI 驾驶模型。BEVFormer / Occupancy Network 将 2D 视觉数据转化为 3D 环境模型，提高自动驾驶感知能力。
**端到端学习（End-to-End Learning）：**早期 FSD 采用模块化架构（Perception → Planning → Control），FSD V12 采用端到端神经网络，直接学习驾驶行为，无需手工编写规则。

Tesla Vision 的工作原理：

感知（Perception）：通过 8 个摄像头输入视频流。采用 Transformer 处理时序数据，形成 BEV（俯视图）Occupancy Network 预测周围动态环境（车辆、行人、红绿灯等）。
规划（Planning）：FSD V12 直接通过 Transformer 计算驾驶路径，无需手工编码。AI 学习人类驾驶行为，进行转向、加速、刹车等决策。
控制（Control）：车辆根据 AI 计算的轨迹执行驾驶动作。特斯拉自研 AI 芯片 Dojo 提供超大规模计算能力。

2.多模态大模型

在自动驾驶领域，多模态大模型（Multimodal Large Models， MML）能够融合多个传感器数据（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU 等）来提升感知、决策和控制能力。以下是当前主流的多模态大模型：

BEVFusion

BEVFusion 融合激光雷达 + 摄像头数据，提升 3D 目标检测能力。严格来说，BEVFusion 本身并不算一个典型的大模型（LLM 级别的超大参数模型），但它可以被视为自动驾驶中的大模型趋势之一，特别是在感知层的多模态融合方向。目前主流的 BEVFusion 主要用于 3D 目标检测，并非大语言模型（LLM）那样的百亿、千亿级参数模型。例如，Waymo、Tesla 的 BEV 模型参数量远低于 GPT-4 级别的 AI 大模型。而且任务范围局限于感知，主要用于将 2D 视觉（RGB 图像）和 3D 激光雷达（LiDAR 点云）融合，输出鸟瞰图（BEV）用于目标检测、占用网络等。不直接涉及自动驾驶的决策和控制，不像 Tesla FSD V12 那样实现端到端驾驶。

虽然 BEVFusion 不是超大参数模型，但它具备大模型的一些核心特征：

多模态（Multimodal）融合：融合 RGB 视觉 + LiDAR + Radar，类似 GPT-4V（图像+文本）这种多模态 AI 方向。
Transformer 结构：新一代 BEVFusion 开始采用 BEVFormer（Transformer 结构），可扩展成更大规模的计算模型。
大规模数据驱动：需要超大规模的数据集（如 Waymo Open Dataset、Tesla 数据库）进行训练，符合大模型训练模式。

Segment Anything Model （SAM）（Meta）+ DINO（自监督学习）

SAM 是由 Meta AI 发布的一种通用图像分割模型，可以对任何图像中的任何物体进行分割，而无需特定的数据集进行微调。DINO（基于 Vision Transformer 的自监督学习方法）由 Facebook AI（现 Meta AI）提出，能够在无监督情况下学习图像表示，广泛用于物体检测、跟踪和语义分割。SAM 和 DINO 结合后，可以极大提升自动驾驶中的感知精度、泛化能力和数据效率。其结合方式可以总结为：

DINO 作为自监督学习特征提取器，提供高质量的视觉表示。
SAM 作为通用分割工具，利用 DINO 提供的特征进行高精度分割。
结合 BEVFusion、Occupancy Network，增强 3D 语义感知。

其在自动驾驶中的应用可以是：

无监督 3D 语义分割：DINO 预训练提取高质量视觉特征，SAM 进行目标分割，提高语义理解能力。
BEV 视角感知（鸟瞰图增强）：DINO 适应跨尺度检测，SAM 用于 BEV 视角的动态目标分割。
动态物体跟踪：结合 SAM 的强大分割能力，可更精准跟踪行人、骑行者等。

2.2 规划与决策（Decision-making & Planning）

这一层面涉及强化学习、端到端 Transformer 以及大语言模型（LLM）用于自动驾驶策略决策

2.2.1 强化学习与决策模型

自动驾驶的决策层需要处理复杂的动态环境，包括车辆行驶策略、避障、变道、红绿灯响应等。强化学习（RL， Reinforcement Learning）和决策大模型（LLM， Large Decision Models）已成为关键技术，能够学习人类驾驶员的策略并在不同交通场景下进行智能决策。其基本框架为马尔可夫决策过程（MDP），主要的强化学习方法有：

在这里插入图片描述

其应用实例有：

Waymo & Tesla：采用 DDPG/PPO 进行端到端驾驶策略优化。
Uber ATG：使用 DQN 进行交通信号识别和决策。

2.2.2 端到端 Transformer

端到端（End-to-End， E2E）Transformer 在自动驾驶中融合感知、预测、规划，实现端到端学习，摆脱传统模块化架构的局限。Tesla FSD V12 采用 Vision Transformer（ViT）+ GPT 进行端到端自动驾驶，而 GriT（Grid Transformer） 则专注于端到端路径规划，提供更高效的轨迹优化。