大模型，让自动驾驶“长出脑子”
在自动驾驶训练中，大模型就像全职助手一样不断提高算法训练的效率。但这也仅仅只是工程上的优化，大模型给自动驾驶带来的，还有更深层次改变。
这个问题要回到自动驾驶是如何进行工作的。
在大模型出现之前，自动驾驶是任务驱动的。即程序员依据一些特定的场景，编写一些解决方案的代码，当车辆在行驶过程中感知到相应的情况，便按照之前设定好方式处理。
在这个基础上，自动驾驶的发展就变成：发现一个问题，收集一些数据，然后训练一个小模型来解决这个问题，然后再发现新的问题，如此循环。
但这种模式对于问题的解决具有一定的滞后性，即问题要先被发现，然后等一段时间才能被解决。其次是泛化问题，即在同一个问题在夏天解决了并不一定在冬天解决。也正是因为如此，自动驾驶才有解决不完的corner case。
这些问题，实际指向的其实是传统自动驾驶算法“照本宣科”式的工作模式，并没有真正认识世界、理解世界，即自动驾驶并没有灵魂。
大模型的出现则为这个问题的解决给出了方向，就像大模型让虚拟人、让语音助手都长出“脑子”一样，大模型也在让自动驾驶长出“脑子”。
特斯拉的“端到端”技术又叫作“感知决策一体化”，也就是将“感知”和“决策”融合到一个模型中，直接对车下达指令，控制车辆，这样输入传感器信号后可以直接输出车控信号，大大降低了级联误差的概率，也因此大大提升了系统性能的上限，整体潜力极大。
▲图源马斯克Twitter
目前国内还未能做到真正的“端到端”，比如毫末DriveGPT仍然分为感知大模型和认知大模型两部分。
感知大模型除了要根据车端输入的信号做三维重建，还要加上时序特征形成一个四维空间。在此基础上，毫末引入多模态大模型，多模态大模型已经做了许多文本和对齐的工作，这个时候再和4D语义空间做对齐，就可以把自动驾驶传感器看到的这些东西全部语义化，这样就形成了通用的，识别万物的能力。
而有了这样的能力之后，结合认知大模型就可以结合驾驶时的信息和行驶目标，比如直行、变道、左转等信息，给出相应的驾驶决策和驾驶解释，然后大模型将其转化为自动驾驶的语言，通过Drive Prompt和自动驾驶系统做交互。
本质上，大模型就像是自动驾驶的“领航员”和“翻译官”，它理解驾驶的目标和意图，它识别和感知环境，然后做出决策并将其翻译成自动驾驶的语言，向自动驾驶系统下达合适的指令。
当然，从人的角度来讲，驾驶车辆的过程需要的除了识别万物，还有对环境中所有物体运动方向的预判，这样才能在面对复杂交通环境时提前做出反应。
大模型同样对自动驾驶带来了这方面的改进。
2022年，特斯拉在年底的AI Day上就曾提出过一个名叫交互搜索（Interaction Search）的规划模型，其主要由树搜索，神经网络轨迹规划和轨迹打分三部分组成，可以有效预测道路交通参与主体的行为轨迹。
从这可以看到，自动驾驶的决策已经从之前，依靠单一信息进行分布决策，变成了多种信息汇总之后的统一决策。
▲自动驾驶的决策路径
即大模型的决策越来越像是一个整体。
目前生成未来世界这项技术可以根据当前的视频、图片，生成未来2~5秒的情况，其预测2s后准确率达到85%，这可以让AI对未来有一些预判。同时，预测未来的技术也可以用在自动驾驶训练上，比如可以生成未来的图片，然后基于真实图片和生成的未来的图片再进行自监督学习，以此来提升整个视觉大模型识别的判断的能力。
它让自动驾驶越来越成为一个“整体”，正如清华大学智能产业研究院院长张亚勤说的那样，“AI 大模型带来了从判别式 AI 到生成式 AI 的新技术范式变革，自动驾驶达到最后的安全、可靠阶段一定是端到端方式实现。”
