关于AI 大模型在自动驾驶中的应用研究

覃熊艳、张雄飞、张剑平

（东风柳州汽车有限公司，柳州 545006）

0 引言

在过去的几十年里，自动驾驶技术经历了从概念验证到实际实施的转变，成为现代交通系统创新的前沿。自动驾驶不仅承诺降低交通事故发生率，还有潜力改善交通流量、减少能源消耗，并最终实现对移动性需求的整体优化。随着传感器技术、计算能力和算法设计的快速发展，自动驾驶汽车正在逐步走向商业化现实。

在此过程中，人工智能（AI）技术的飞速进步起到了关键作用。尤其是AI 大模型—如深度神经网络—因其在图像识别、自然语言处理和其他复杂任务中的卓越表现而成为自动驾驶系统的核心。这些模型能通过海量数据的训练，学会模拟人类驾驶员的决策过程，甚至在某些情况下表现得更为优越。

AI 大模型已成为推进自动驾驶技术发展的重要力量，其不断进化的能力为自动驾驶的未来应用提供了广阔的想象空间。随着技术的成熟和应用的深化，可以预见一个由高度智能化的交通工具组成的未来，不仅将带来交通领域的革命性变化，也将影响人们的生活方式和社会结构。

1 AI 大模型概述

1.1 AI 大模型的定义

人工智能大模型通常指那些具有大量参数、能够处理复杂任务并从大规模数据集中学习的高级机器学习模型。这些模型，特别是深度神经网络，已经证明在图像识别、语音识别、自然语言理解等领域非常有效。在自动驾驶汽车中，AI 大模型用于解释传感器信号、作出驾驶决策以及控制车辆动作，从而实现无人驾驶。

1.2 发展历程与现状

AI 大模型的发展始于早期的模式识别研究，经过多层神经网络的探索，到深度学习技术的兴起。随着计算能力的提升和数据获取手段的改进，AI 大模型变得更加复杂和强大。在自动驾驶领域，这些模型已经从实验室阶段过渡到实际的道路测试，且不断有新的突破被报道。目前，众多企业和研究机构正在努力优化AI大模型的性能，提高其准确性、可靠性和鲁棒性。

1.3 关键技术和架构

AI 大模型的核心是深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformers）。这些技术使得机器能够模仿人类的感知和认知过程。例如，CNN 在图像和视频分析中表现出色，而RNN 适合处理时间序列数据，如传感器数据流。变换器架构特别适用于处理序列数据，如自然语言，并且在机器翻译和文本生成中取得了巨大成功。

此外，迁移学习和强化学习也在AI 大模型的研究中扮演着重要角色。迁移学习允许模型利用在一项任务上获得的知识来改善在另一项相关任务上的表现。而强化学习则通过奖励机制来训练模型，使其能够在没有明确数据标签的环境中进行学习和决策。

AI 大模型是自动驾驶领域的技术基石，它们通过模拟人类的认知能力来实现车辆的自主导航。随着技术的不断发展，AI 大模型有望解决当前面临的挑战，进一步推动自动驾驶汽车的普及[1]。

2 自动驾驶技术框架

2.1 自动驾驶的5 个级别

自动驾驶技术按照自动化程度的不同被分为5 个级别，这一分类由美国高速公路安全管理局（NHTSA）提出，级别从0 级到4 级不等。其中0 级表示没有自动化，汽车完全由人类驾驶。级别1 称为功能辅助，包括诸如巡航控制等基本自动化功能。级别2 是部分自动化，车辆可以同时控制转向和加速/制动。级别3代表有条件的自动化，系统能在特定情况下完全控制车辆，但仍需驾驶员准备接管。级别4 则是高度自动化，无需驾驶员干预，车辆可以在所有路况下操作。

2.2 关键技术组件

自动驾驶汽车依赖于多种技术组件来感知环境、做出决策并执行动作。这些组件包括各种类型的传感器（例如摄像头、雷达和激光雷达）、数据融合单元、定位系统、车载计算平台以及复杂的算法和软件系统。AI 大模型在这些组件中扮演着核心角色，尤其是在数据处理和决策制定方面。

2.3 自动驾驶中的数据处理流程

自动驾驶中的数据处理流程通常包括数据获取、预处理、感知、决策规划和执行。首先，传感器收集大量原始数据，然后通过预处理来清洗和标准化这些数据。之后，AI 模型对数据进行分析以构建周围环境的详细映射，并进行物体检测、分类及追踪。基于这些信息，决策系统会规划一条路径并生成控制命令，最后由执行系统应用这些命令来控制车辆的行驶。整个过程需要高速且准确的处理能力，而AI 大模型正是实现这一切的关键。

自动驾驶技术框架是一系列互相协作的系统与组件的集合，它们共同使车辆能够自动地感知道路情况、做出反应并导航。AI大模型在这一框架内起着至关重要的作用，随着技术的不断进步，未来自动驾驶汽车将更加智能、安全和高效。

3 AI 大模型在车辆感知中的应用

3.1 环境感知与数据融合

自动驾驶系统中的环境感知是指使用传感器和数据处理技术来理解车辆周围的环境。这涉及从不同传感器收集的数据中提取信息，包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波等。AI 大模型在这方面的作用是至关重要的，因为它们能够整合这些不同的数据源，通过数据融合技术得到一个全面且准确的环境表示。

数据融合通常分为几个层次：低层次融合处理原始传感器数据，中层次融合结合特征水平的信息，而高层次融合则涉及到决策级别的融合。AI 大模型特别擅长于高层次融合，它们可以学习不同传感器数据之间的复杂关系，并产生一个综合的环境模型，用于支持后续的决策和规划过程。

3.2 物体检测与分类

在自动驾驶中，物体检测与分类是一个基本而关键的感知任务。它涉及到识别和追踪周围的动态和静态对象，如其他车辆、行人、自行车、道路标志和交通灯等。深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在这一领域取得了显著成就，并在物体识别的准确性和速度上设置了新的标准。

AI 大模型通过对海量图像和传感器数据的训练，已经变得非常擅长于区分和分类各种物体。这些模型可以在不同光照、天气和视觉遮挡条件下工作，持续提供高精度的检测结果。此外，实时物体跟踪算法进一步采用这些检测输出，以预测物体的运动轨迹，对于确保驾驶安全至关重要。

3.3 场景理解与语义分割

场景理解是指对周围环境进行详细解释的能力，其中语义分割是一项关键技术。语义分割是将视觉信息分割成有意义的部分，并为其分配类别标签的过程。这意味着每个像素都会被分类，使得车辆能够“理解”图像中的每个部分代表什么，例如路面、人行道、建筑物或是植被等。

AI 大模型在这一领域的应用促进了车辆对环境的深层次理解。通过高级的神经网络架构，如全卷积网络（FCN）和变压器，模型能够学习复杂的模式，并在像素级别上精确地分类和分割图像。这种精细化的环境理解是实现高度自动化驾驶的关键前提。

AI 大模型在车辆感知的各个层面都发挥着重要作用。从多传感器数据融合到物体检测与分类，再到像素级别的场景理解与语义分割，AI 的应用使得自动驾驶汽车能够准确地感知和理解复杂的驾驶环境，为安全导航奠定了基础。随着模型的不断优化和创新，未来的自动驾驶系统将更加智能和可靠[2]。

4 AI 大模型在决策制定中的应用

4.1 路径规划与导航

在自动驾驶中，路径规划与导航是确保车辆从当前位置安全到达目的地的关键任务。AI 大模型在此过程中扮演着至关重要的角色，它们能够基于复杂的环境数据来规划出最优或近乎最优的行驶路径。这些模型考虑多种因素，包括路线的长度、速度限制、交通状况、道路条件以及潜在的障碍物和危险区域。

通过运用诸如强化学习、图搜索算法和深度学习等技术，AI系统能够实现动态路径规划，即时适应新的或突发的情况。此外，高级导航系统利用AI 大模型预测未来交通流态，为自动驾驶汽车提供实时路线更新，从而降低延误并提升整体行驶效率[3]。

4.2 行为预测与决策系统

除了路径规划外，AI 大模型还用于实施行为预测，即预测其他道路使用者的未来动作。这对于避免碰撞和处理紧急情况至关重要。利用序列到序列的学习、循环神经网络（RNN）和变换器模型，AI 系统可以分析周围车辆和行人的历史行为模式，并据此预测其未来行动。

结合行为预测，决策系统需要在各种可能的动作中选择最佳方案。这涉及到评估每项行动的潜在风险与回报，并作出符合总体驾驶策略的决定。深度强化学习在这一领域尤其有价值，因为它允许模型在模拟环境中通过试错学习，不断优化其决策制定能力。

4.3 交互式和协同驾驶

随着自动驾驶技术的发展，车辆之间的交互式和协同驾驶变得日益重要。AI 大模型使得车辆能够以有效的方式与其他车辆进行通信，共享意图、状态和传感器数据，从而创建一个互联的车辆网络。这种车联网（V2X）技术有望显著提高道路的使用效率和安全性[4]。

在协同驾驶中，AI 模型需要处理来自其他车辆的信息并对其进行解释，同时还要确保本车的行为与周围车辆协调一致。这不仅涉及到实时的本地决策制定，也需要长距离的全局规划能力。透过机器学习算法，尤其是多智能体强化学习，车辆能够在保持个体目标的同时促进整个车队或交通流的效率（图1）。

图1 AI 大模型应用于自动驾驶

5 AI 大模型在控制执行中的应用

5.1 车辆动力学与控制系统

在自动驾驶汽车中，精确的车辆动力学建模和控制系统设计对于确保安全和高效的驾驶至关重要。AI 大模型在这一领域扮演着重要角色，它们能够处理复杂的传感器输入，实时调整车辆的行为以适应不断变化的道路条件。这些模型需要对车辆的物理特性（如质量、惯性和轮胎摩擦）有深刻理解，并能够预测车辆对控制输入的响应。

通过使用先进的控制理论，如模型预测控制（MPC），结合深度学习技术，AI 系统可以优化车辆的加速、制动和转向行为，从而实现平稳、准确的轨迹跟踪。AI 模型还能学习驾驶员的风格和偏好，进而在不同的驾驶场景下提供定制化的控制策略[5]。

5.2 自动紧急制动与安全系统

自动紧急制动（AEB）系统是提高道路安全的关键组件，它能够在即将发生碰撞时自动启动刹车以防止或减轻撞击。AI 大模型利用传感器数据来检测潜在的碰撞风险，并在必要时迅速作出反应。这些模型经过大量紧急制动情境的训练，能够识别多种可能导致事故的情况，并在人类司机反应之前采取行动。

AI 的进步还使得AEB 系统能够更准确地区分不同的物体和场景，比如区分静止的障碍物和突然出现的行人。此外，AI增强的安全系统不仅包括自动减速，还包括车辆稳定控制和防侧滑系统，进一步提升了自动驾驶汽车在各种极端情况下的行驶安全性。

5.3 自适应巡航控制与车道保持辅助

自适应巡航控制（ACC）允许车辆自动调节速度以保持与前车的安全距离，而车道保持辅助系统则帮助车辆保持在行驶道内。AI 大模型在这些系统中发挥着核心作用，它们能够综合分析环境数据，做出符合当前道路状况的驾驶决策。

在ACC 系统中，AI 模型通过预测前方车辆的运动趋势来调整速度，确保平顺和安全的行车体验。而在车道保持辅助中，AI系统通过解释摄像头捕获的车道标记，精确地控制方向盘，使车辆保持在车道中央。这些系统的共同目标是减少驾驶员的工作负担，同时增加驾驶的准确性和可靠性。

6 AI 大模型的优势与挑战

6.1 技术优势分析

AI 大模型在自动驾驶领域拥有多方面的技术优势。首先，它们具备处理和分析海量数据的非凡能力，这对于理解复杂的交通环境和做出快速决策至关重要。其次，AI 模型能够通过持续学习不断优化其性能，适应多变的道路和气候条件。此外，AI 系统可以协助降低交通事故率，通过预测和预防潜在的风险来提升道路安全。最后，AI 大模型使得车辆控制更加精细化，提高了行驶效率并减少了能源消耗。

6.2 面临的挑战和问题

尽管AI 大模型在自动驾驶中展现出巨大潜力，但也存在一系列挑战和问题。数据隐私和安全性是主要关切之一，因为自动驾驶汽车需要收集和处理大量可能含有个人信息的数据。此外，AI 系统的决策透明度和可解释性也是一个挑战，因为黑箱模型的决策过程往往难以理解。还有，法律和伦理问题也需解决，例如在发生事故时责任归属的问题。最后，技术鲁棒性和对极端情况的适应性也是自动驾驶领域中AI 需要克服的难题。

7 结束语

本文深入探讨了AI 大模型在自动驾驶中的多面应用，揭示了它们如何革新整个行业。AI 技术在感知、决策制定和控制执行等方面为自动驾驶汽车提供了强大的支持，提高了安全性和可靠性，同时增强了车辆的自适应能力。