覃熊艷、張雄飛、張劍平

（東風(fēng)柳州汽車有限公司，柳州 545006）

0 引言

在過去的幾十年里，自動駕駛技術(shù)經(jīng)歷了從概念驗證到實(shí)際實(shí)施的轉(zhuǎn)變，成為現(xiàn)代交通系統(tǒng)創(chuàng)新的前沿。自動駕駛不僅承諾降低交通事故發(fā)生率，還有潛力改善交通流量、減少能源消耗，并最終實(shí)現(xiàn)對移動性需求的整體優(yōu)化。隨著傳感器技術(shù)、計算能力和算法設(shè)計的快速發(fā)展，自動駕駛汽車正在逐步走向商業(yè)化現(xiàn)實(shí)。

在此過程中，人工智能（AI）技術(shù)的飛速進(jìn)步起到了關(guān)鍵作用。尤其是AI 大模型—如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—因其在圖像識別、自然語言處理和其他復(fù)雜任務(wù)中的卓越表現(xiàn)而成為自動駕駛系統(tǒng)的核心。這些模型能通過海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，學(xué)會模擬人類駕駛員的決策過程，甚至在某些情況下表現(xiàn)得更為優(yōu)越。

AI 大模型已成為推進(jìn)自動駕駛技術(shù)發(fā)展的重要力量，其不斷進(jìn)化的能力為自動駕駛的未來應(yīng)用提供了廣闊的想象空間。隨著技術(shù)的成熟和應(yīng)用的深化，可以預(yù)見一個由高度智能化的交通工具組成的未來，不僅將帶來交通領(lǐng)域的革命性變化，也將影響人們的生活方式和社會結(jié)構(gòu)。

1 AI 大模型概述

1.1 AI 大模型的定義

人工智能大模型通常指那些具有大量參數(shù)、能夠處理復(fù)雜任務(wù)并從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的高級機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)證明在圖像識別、語音識別、自然語言理解等領(lǐng)域非常有效。在自動駕駛汽車中，AI 大模型用于解釋傳感器信號、作出駕駛決策以及控制車輛動作，從而實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

1.2 發(fā)展歷程與現(xiàn)狀

AI 大模型的發(fā)展始于早期的模式識別研究，經(jīng)過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索，到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起。隨著計算能力的提升和數(shù)據(jù)獲取手段的改進(jìn)，AI 大模型變得更加復(fù)雜和強(qiáng)大。在自動駕駛領(lǐng)域，這些模型已經(jīng)從實(shí)驗室階段過渡到實(shí)際的道路測試，且不斷有新的突破被報道。目前，眾多企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)正在努力優(yōu)化AI大模型的性能，提高其準(zhǔn)確性、可靠性和魯棒性。

1.3 關(guān)鍵技術(shù)和架構(gòu)

AI 大模型的核心是深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和變換器（Transformers）。這些技術(shù)使得機(jī)器能夠模仿人類的感知和認(rèn)知過程。例如，CNN 在圖像和視頻分析中表現(xiàn)出色，而RNN 適合處理時間序列數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)流。變換器架構(gòu)特別適用于處理序列數(shù)據(jù)，如自然語言，并且在機(jī)器翻譯和文本生成中取得了巨大成功。

此外，遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)也在AI 大模型的研究中扮演著重要角色。遷移學(xué)習(xí)允許模型利用在一項任務(wù)上獲得的知識來改善在另一項相關(guān)任務(wù)上的表現(xiàn)。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過獎勵機(jī)制來訓(xùn)練模型，使其能夠在沒有明確數(shù)據(jù)標(biāo)簽的環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策。

AI 大模型是自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)基石，它們通過模擬人類的認(rèn)知能力來實(shí)現(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，AI 大模型有望解決當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，進(jìn)一步推動自動駕駛汽車的普及[1]。

2 自動駕駛技術(shù)框架

2.1 自動駕駛的5 個級別

自動駕駛技術(shù)按照自動化程度的不同被分為5 個級別，這一分類由美國高速公路安全管理局（NHTSA）提出，級別從0 級到4 級不等。其中0 級表示沒有自動化，汽車完全由人類駕駛。級別1 稱為功能輔助，包括諸如巡航控制等基本自動化功能。級別2 是部分自動化，車輛可以同時控制轉(zhuǎn)向和加速/制動。級別3代表有條件的自動化，系統(tǒng)能在特定情況下完全控制車輛，但仍需駕駛員準(zhǔn)備接管。級別4 則是高度自動化，無需駕駛員干預(yù)，車輛可以在所有路況下操作。

2.2 關(guān)鍵技術(shù)組件

自動駕駛汽車依賴于多種技術(shù)組件來感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。這些組件包括各種類型的傳感器（例如攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)）、數(shù)據(jù)融合單元、定位系統(tǒng)、車載計算平臺以及復(fù)雜的算法和軟件系統(tǒng)。AI 大模型在這些組件中扮演著核心角色，尤其是在數(shù)據(jù)處理和決策制定方面。

2.3 自動駕駛中的數(shù)據(jù)處理流程

自動駕駛中的數(shù)據(jù)處理流程通常包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、感知、決策規(guī)劃和執(zhí)行。首先，傳感器收集大量原始數(shù)據(jù)，然后通過預(yù)處理來清洗和標(biāo)準(zhǔn)化這些數(shù)據(jù)。之后，AI 模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以構(gòu)建周圍環(huán)境的詳細(xì)映射，并進(jìn)行物體檢測、分類及追蹤。基于這些信息，決策系統(tǒng)會規(guī)劃一條路徑并生成控制命令，最后由執(zhí)行系統(tǒng)應(yīng)用這些命令來控制車輛的行駛。整個過程需要高速且準(zhǔn)確的處理能力，而AI 大模型正是實(shí)現(xiàn)這一切的關(guān)鍵。

自動駕駛技術(shù)框架是一系列互相協(xié)作的系統(tǒng)與組件的集合，它們共同使車輛能夠自動地感知道路情況、做出反應(yīng)并導(dǎo)航。AI大模型在這一框架內(nèi)起著至關(guān)重要的作用，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來自動駕駛汽車將更加智能、安全和高效。

3 AI 大模型在車輛感知中的應(yīng)用

3.1 環(huán)境感知與數(shù)據(jù)融合

自動駕駛系統(tǒng)中的環(huán)境感知是指使用傳感器和數(shù)據(jù)處理技術(shù)來理解車輛周圍的環(huán)境。這涉及從不同傳感器收集的數(shù)據(jù)中提取信息，包括攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)和超聲波等。AI 大模型在這方面的作用是至關(guān)重要的，因為它們能夠整合這些不同的數(shù)據(jù)源，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到一個全面且準(zhǔn)確的環(huán)境表示。

數(shù)據(jù)融合通常分為幾個層次：低層次融合處理原始傳感器數(shù)據(jù)，中層次融合結(jié)合特征水平的信息，而高層次融合則涉及到?jīng)Q策級別的融合。AI 大模型特別擅長于高層次融合，它們可以學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，并產(chǎn)生一個綜合的環(huán)境模型，用于支持后續(xù)的決策和規(guī)劃過程。

3.2 物體檢測與分類

在自動駕駛中，物體檢測與分類是一個基本而關(guān)鍵的感知任務(wù)。它涉及到識別和追蹤周圍的動態(tài)和靜態(tài)對象，如其他車輛、行人、自行車、道路標(biāo)志和交通燈等。深度學(xué)習(xí)特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在這一領(lǐng)域取得了顯著成就，并在物體識別的準(zhǔn)確性和速度上設(shè)置了新的標(biāo)準(zhǔn)。

AI 大模型通過對海量圖像和傳感器數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，已經(jīng)變得非常擅長于區(qū)分和分類各種物體。這些模型可以在不同光照、天氣和視覺遮擋條件下工作，持續(xù)提供高精度的檢測結(jié)果。此外，實(shí)時物體跟蹤算法進(jìn)一步采用這些檢測輸出，以預(yù)測物體的運(yùn)動軌跡，對于確保駕駛安全至關(guān)重要。

3.3 場景理解與語義分割

場景理解是指對周圍環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)解釋的能力，其中語義分割是一項關(guān)鍵技術(shù)。語義分割是將視覺信息分割成有意義的部分，并為其分配類別標(biāo)簽的過程。這意味著每個像素都會被分類，使得車輛能夠“理解”圖像中的每個部分代表什么，例如路面、人行道、建筑物或是植被等。

AI 大模型在這一領(lǐng)域的應(yīng)用促進(jìn)了車輛對環(huán)境的深層次理解。通過高級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）和變壓器，模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式，并在像素級別上精確地分類和分割圖像。這種精細(xì)化的環(huán)境理解是實(shí)現(xiàn)高度自動化駕駛的關(guān)鍵前提。

AI 大模型在車輛感知的各個層面都發(fā)揮著重要作用。從多傳感器數(shù)據(jù)融合到物體檢測與分類，再到像素級別的場景理解與語義分割，AI 的應(yīng)用使得自動駕駛汽車能夠準(zhǔn)確地感知和理解復(fù)雜的駕駛環(huán)境，為安全導(dǎo)航奠定了基礎(chǔ)。隨著模型的不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，未來的自動駕駛系統(tǒng)將更加智能和可靠[2]。

4 AI 大模型在決策制定中的應(yīng)用

4.1 路徑規(guī)劃與導(dǎo)航

在自動駕駛中，路徑規(guī)劃與導(dǎo)航是確保車輛從當(dāng)前位置安全到達(dá)目的地的關(guān)鍵任務(wù)。AI 大模型在此過程中扮演著至關(guān)重要的角色，它們能夠基于復(fù)雜的環(huán)境數(shù)據(jù)來規(guī)劃出最優(yōu)或近乎最優(yōu)的行駛路徑。這些模型考慮多種因素，包括路線的長度、速度限制、交通狀況、道路條件以及潛在的障礙物和危險區(qū)域。

通過運(yùn)用諸如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖搜索算法和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)路徑規(guī)劃，即時適應(yīng)新的或突發(fā)的情況。此外，高級導(dǎo)航系統(tǒng)利用AI 大模型預(yù)測未來交通流態(tài)，為自動駕駛汽車提供實(shí)時路線更新，從而降低延誤并提升整體行駛效率[3]。

4.2 行為預(yù)測與決策系統(tǒng)

除了路徑規(guī)劃外，AI 大模型還用于實(shí)施行為預(yù)測，即預(yù)測其他道路使用者的未來動作。這對于避免碰撞和處理緊急情況至關(guān)重要。利用序列到序列的學(xué)習(xí)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和變換器模型，AI 系統(tǒng)可以分析周圍車輛和行人的歷史行為模式，并據(jù)此預(yù)測其未來行動。

結(jié)合行為預(yù)測，決策系統(tǒng)需要在各種可能的動作中選擇最佳方案。這涉及到評估每項行動的潛在風(fēng)險與回報，并作出符合總體駕駛策略的決定。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在這一領(lǐng)域尤其有價值，因為它允許模型在模擬環(huán)境中通過試錯學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化其決策制定能力。

4.3 交互式和協(xié)同駕駛

隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，車輛之間的交互式和協(xié)同駕駛變得日益重要。AI 大模型使得車輛能夠以有效的方式與其他車輛進(jìn)行通信，共享意圖、狀態(tài)和傳感器數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)建一個互聯(lián)的車輛網(wǎng)絡(luò)。這種車聯(lián)網(wǎng)（V2X）技術(shù)有望顯著提高道路的使用效率和安全性[4]。

在協(xié)同駕駛中，AI 模型需要處理來自其他車輛的信息并對其進(jìn)行解釋，同時還要確保本車的行為與周圍車輛協(xié)調(diào)一致。這不僅涉及到實(shí)時的本地決策制定，也需要長距離的全局規(guī)劃能力。透過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，車輛能夠在保持個體目標(biāo)的同時促進(jìn)整個車隊或交通流的效率（圖1）。

圖1 AI 大模型應(yīng)用于自動駕駛

5 AI 大模型在控制執(zhí)行中的應(yīng)用

5.1 車輛動力學(xué)與控制系統(tǒng)

在自動駕駛汽車中，精確的車輛動力學(xué)建模和控制系統(tǒng)設(shè)計對于確保安全和高效的駕駛至關(guān)重要。AI 大模型在這一領(lǐng)域扮演著重要角色，它們能夠處理復(fù)雜的傳感器輸入，實(shí)時調(diào)整車輛的行為以適應(yīng)不斷變化的道路條件。這些模型需要對車輛的物理特性（如質(zhì)量、慣性和輪胎摩擦）有深刻理解，并能夠預(yù)測車輛對控制輸入的響應(yīng)。

通過使用先進(jìn)的控制理論，如模型預(yù)測控制（MPC），結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，AI 系統(tǒng)可以優(yōu)化車輛的加速、制動和轉(zhuǎn)向行為，從而實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)、準(zhǔn)確的軌跡跟蹤。AI 模型還能學(xué)習(xí)駕駛員的風(fēng)格和偏好，進(jìn)而在不同的駕駛場景下提供定制化的控制策略[5]。

5.2 自動緊急制動與安全系統(tǒng)

自動緊急制動（AEB）系統(tǒng)是提高道路安全的關(guān)鍵組件，它能夠在即將發(fā)生碰撞時自動啟動剎車以防止或減輕撞擊。AI 大模型利用傳感器數(shù)據(jù)來檢測潛在的碰撞風(fēng)險，并在必要時迅速作出反應(yīng)。這些模型經(jīng)過大量緊急制動情境的訓(xùn)練，能夠識別多種可能導(dǎo)致事故的情況，并在人類司機(jī)反應(yīng)之前采取行動。

AI 的進(jìn)步還使得AEB 系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分不同的物體和場景，比如區(qū)分靜止的障礙物和突然出現(xiàn)的行人。此外，AI增強(qiáng)的安全系統(tǒng)不僅包括自動減速，還包括車輛穩(wěn)定控制和防側(cè)滑系統(tǒng)，進(jìn)一步提升了自動駕駛汽車在各種極端情況下的行駛安全性。

5.3 自適應(yīng)巡航控制與車道保持輔助

自適應(yīng)巡航控制（ACC）允許車輛自動調(diào)節(jié)速度以保持與前車的安全距離，而車道保持輔助系統(tǒng)則幫助車輛保持在行駛道內(nèi)。AI 大模型在這些系統(tǒng)中發(fā)揮著核心作用，它們能夠綜合分析環(huán)境數(shù)據(jù)，做出符合當(dāng)前道路狀況的駕駛決策。

在ACC 系統(tǒng)中，AI 模型通過預(yù)測前方車輛的運(yùn)動趨勢來調(diào)整速度，確保平順和安全的行車體驗。而在車道保持輔助中，AI系統(tǒng)通過解釋攝像頭捕獲的車道標(biāo)記，精確地控制方向盤，使車輛保持在車道中央。這些系統(tǒng)的共同目標(biāo)是減少駕駛員的工作負(fù)擔(dān)，同時增加駕駛的準(zhǔn)確性和可靠性。

6 AI 大模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

6.1 技術(shù)優(yōu)勢分析

AI 大模型在自動駕駛領(lǐng)域擁有多方面的技術(shù)優(yōu)勢。首先，它們具備處理和分析海量數(shù)據(jù)的非凡能力，這對于理解復(fù)雜的交通環(huán)境和做出快速決策至關(guān)重要。其次，AI 模型能夠通過持續(xù)學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化其性能，適應(yīng)多變的道路和氣候條件。此外，AI 系統(tǒng)可以協(xié)助降低交通事故率，通過預(yù)測和預(yù)防潛在的風(fēng)險來提升道路安全。最后，AI 大模型使得車輛控制更加精細(xì)化，提高了行駛效率并減少了能源消耗。

6.2 面臨的挑戰(zhàn)和問題

盡管AI 大模型在自動駕駛中展現(xiàn)出巨大潛力，但也存在一系列挑戰(zhàn)和問題。數(shù)據(jù)隱私和安全性是主要關(guān)切之一，因為自動駕駛汽車需要收集和處理大量可能含有個人信息的數(shù)據(jù)。此外，AI 系統(tǒng)的決策透明度和可解釋性也是一個挑戰(zhàn)，因為黑箱模型的決策過程往往難以理解。還有，法律和倫理問題也需解決，例如在發(fā)生事故時責(zé)任歸屬的問題。最后，技術(shù)魯棒性和對極端情況的適應(yīng)性也是自動駕駛領(lǐng)域中AI 需要克服的難題。

7 結(jié)束語

本文深入探討了AI 大模型在自動駕駛中的多面應(yīng)用，揭示了它們?nèi)绾胃镄抡麄€行業(yè)。AI 技術(shù)在感知、決策制定和控制執(zhí)行等方面為自動駕駛汽車提供了強(qiáng)大的支持，提高了安全性和可靠性，同時增強(qiáng)了車輛的自適應(yīng)能力。