Traditionele autonome rijbeslissingssystemen zijn vaak afhankelijk van modulair ontwerp. Uit milieuperceptie, besluitvormingsplanning tot voertuigbesturing, werkt elk subsysteem onafhankelijk en regelt ze de werking van het voertuig samen. In complexe verkeersscenario's is deze hiërarchische architectuur vatbaar voor problemen zoals cumulatieve fouten, informatieverlies en onvoldoende realtime prestaties. Grote modellen veranderen deze situatie geleidelijk met hun enorme parameters, cross-modale gegevensverwerkingsmogelijkheden en end-to-end leerparadigma's. Het kan niet alleen een efficiënte fusie van multi-sensorgegevens bereiken op perceptieniveau, maar plannen ook redelijkere rijstrategieën voor voertuigen door diep semantisch begrip en logisch redeneren op besluitvormingsniveau, waardoor de algehele veiligheid en robuustheid wordt verbeterd.
De voordelen van grote modellen in autonoom rijden
Het ontwikkelingsproces van autonome rijtechnologie zelf heeft meerdere fasen doorlopen, van vroeg geholpen naar de geleidelijke overgang tot volledig autonoom rijden. Vroege systemen vertrouwden meestal op eenvoudige objectdetectie en regelcontrole. Met de ontwikkeling van diep leren heeft de acceptatie van methoden zoals CNN, RNN en zelfs Gan de milieuperceptie en besluitvormingsmogelijkheden continu verbeterd. Bovendien heeft de technologie die Bev (Bird's Eye View) combineert en transformator tot op zekere hoogte de tekortkomingen van traditionele methoden in spatio-temporele modellering goedgemaakt. Er kan worden gezegd dat de introductie van grote modellen de algemene architectuur van autonome rijsystemen fundamenteel hervormt, waardoor een solide basis wordt gelegd voor de commercialisering van L3-, L4- en zelfs L5 -niveaus in de toekomst.
De modelarchitectuur op basis van transformator neemt meestal het zelf-attentiemechanisme aan, dat langeafstandsafhankelijkheid kan vastleggen, waardoor de globaliteit en de nauwkeurigheid van informatieverwerking aanzienlijk worden verbeterd. Door de pre-trainingsfijn-tuning-aanpak is het model vooraf getraind op grootschalige niet-gelabelde gegevens en vervolgens verfijnd voor specifieke autonome rijtaken. Dit vermindert niet alleen de afhankelijkheid van een grote hoeveelheid gelabelde gegevens, maar stelt het model ook in staat om goede cross-domein migratiemogelijkheden te hebben. Multimodale grote modellen kunnen tegelijkertijd verschillende gegevensvormen, zoals afbeeldingen, puntwolken en radargegevens verwerken, een sprong van een sprong van "zien" naar "begrijpen" en het onderschatten van autonome rijsystemen met cognitieve capaciteiten die vergelijkbaar zijn met die van mensen.
De specifieke toepassing van grote modellen in autonoom rijden
In autonome rijsystemen wordt de toepassing van grote modellen voornamelijk weerspiegeld in meerdere aspecten zoals milieuperceptie, besluitvorming en planning en voertuigbesturing. In termen van omgevingsperceptie zijn traditionele systemen voornamelijk afhankelijk van de gegevens van een enkele sensor voor doeldetectie en semantische segmentatie. Vanwege de beperkingen van verlichting, het weer en de sensoren zelf hebben ze echter vaak moeite met het omgaan met complexe scenario's. Via multimodale datafusietechnologie kunnen grote modellen verschillende gegevens integreren, zoals camera's, lidars, millimeter-wave radars en hoge precisiekaarten om een meer rijke en nauwkeurige weergave van de omgeving te vormen. Het visuele taalmodel (VLA) kan bijvoorbeeld tegelijkertijd de visuele informatie en semantische informatie in de afbeelding extraheren en vertoont een extreem hoge nauwkeurigheid bij het detecteren van obstakels, het voorspellen van voetgangersgedrag en het beoordelen van wegomstandigheden. Nadat de informatie van meerdere sensoren diep is versmolten door het grote model, is niet alleen de robuustheid van doeldetectie verbeterd, maar ook de voorspelling van dynamische scènes kan worden bereikt door analyse van de tijdreeksen, waardoor betrouwbaardere input biedt voor het nemen van voertuigbeslissingen.
Op het besluitvormings- en planningsniveau vertrouwen traditionele autonome rijsystemen meestal op vooraf ingestelde regels of modelgebaseerde planningsalgoritmen om perceptieresultaten om te zetten in padplanning en actiebeslissingen. Deze methode is echter vatbaar voor falen bij het ondervinden van complexe verkeersomstandigheden die nog nooit eerder zijn gezien, en het interfaceontwerp tussen elke module is nogal rigide, waardoor het moeilijk is om end-to-end optimalisatie te bereiken. Via een end-to-end leerraamwerk kunnen grote modellen rechtstreeks belangrijke informatie uit ruwe sensorgegevens extraheren en voertuigbesturingsopdrachten genereren via inherente logische redenering. DriveGPT -4 en LanguageMpc hebben het potentieel aangetoond om grote modellen te gebruiken voor multi-task besluitvorming. Hun modellen kunnen niet alleen redelijke rijstrategieën genereren in complexe scenario's, maar bieden ook gedetailleerde verklaringen, waardoor de interpreteerbaarheid van het systeem wordt verbeterd. Het voordeel van deze end-to-end besluitvorming ligt in het verminderen van de tussenliggende fouten in het informatieoverdrachtsproces en het in staat stellen om het hele systeem in staat te stellen zich aan te passen aan nieuwe scenario's.
Voertuigbesturing, als laatste stap van autonoom rijden, vereist niet alleen de nauwkeurigheid van de besluitvorming, maar ook de garantie voor de realtime reactie van het systeem. Omdat grote modellen meestal tal van parameters en enorme rekenkosten hebben, zijn er bepaalde uitdagingen in hun directe implementatie op op voertuigen gemonteerde systemen. De industrie heeft uitgebreide verkenningen gedaan in modelcompressie en lichtgewicht. Via modelstillatietechnologie wordt de essentiële kennis in grote modellen geëxtraheerd en vervolgens overgebracht naar kleine en efficiënte modellen om een perfecte match te bereiken met hardware in het voertuig (zoals de NVIDIA-drive AGX-serie). Deze technologie behoudt niet alleen de hoge prestaties van grote modellen, maar zorgt er ook voor dat de responstijd voldoet aan de vereisten van realtime controle, waardoor een belangrijke rol wordt gespeeld in het commercialiseringsproces van L3/L4 autonoom rijden.
In de simulatie en gesloten lusverificatie van autonoom rijden hebben grote modellen ook aanzienlijke voordelen aangetoond. Training met grootschalige gegevens en synthetische scènes kunnen realistische wereldmodellen construeren, en gesloten-lus testen kunnen worden bereikt in een virtuele omgeving via digitale tweelingtechnologie. Deze methode vermindert niet alleen de risico's en kosten voor het uitvoeren van een groot aantal tests op echte wegen aanzienlijk, maar kan ook snel verschillende extreme en langstaartscenario's simuleren, waardoor voldoende gegevensondersteuning wordt geboden voor de iteratieve optimalisatie van het model. Het EMMA-model van Waymo, door gebruik te maken van simulatieplatforms en grote modeltechnologie, heeft de voorspelling van een zeer nauwkeurige traject en besluitvorming voor het vermijden van botsingen bereikt. De prestaties ervan zijn veel groter dan die van traditionele hiërarchische systemen en biedt een nieuwe aanpak voor de gesloten-lusverificatie van toekomstige volledig autonome rijsystemen.
Bovendien hebben grote modellen ook een belangrijke rol gespeeld bij het verbeteren van systeembeveiliging en gebruikerservaring. Autonoom rijden is niet alleen een technisch probleem; Het gaat ook om interactie tussen mens en computer en kwesties van sociaal vertrouwen. Door middel van natuurlijke taalverwerkingstechnologie kunnen grote modellen realtime gesprekken met bestuurders bereiken, rijsuggesties en noodmeldingen bieden en zelfs gepersonaliseerde hulp bieden op basis van de emoties van de bestuurder. Een dergelijk interactieontwerp kan het vertrouwen van passagiers aanzienlijk verbeteren, waardoor het autonome rijsysteem niet alleen geavanceerder is in technologie, maar ook meer in lijn met gebruikersbehoeften in praktische toepassingen.
Welke uitdagingen vormen grote modellen bij autonoom rijden?
Hoewel grote modellen een groot potentieel hebben getoond op het gebied van autonoom rijden, zijn er nog steeds veel problemen bij het transformeren van laboratoriumprestaties naar commerciële toepassingen. Real-time prestaties en computerbronnen zijn momenteel een van de belangrijkste knelpunten. Grote modellen hebben meestal een grote schaal van parameters en hoge computationele complexiteit. Om beslissingen te genereren binnen het millisecond-niveau vormt een extreem hoge vereisten voor de rekenkracht van het computercomplplatform in voertuig. Toegewijde AI-chips kunnen worden gebruikt, en grote modellen kunnen worden gecomprimeerd door technieken zoals modeldestillatie en kwantisatie, waardoor het streven naar de realtime responsvereisten en het waarborgen van de prestaties.
De kwesties van beveiliging en robuustheid zijn ook kernuitdagingen bij de toepassing van grote modellen. Zodra een autonoom voertuig een besluitvormingsfout maakt, kunnen de gevolgen zeer ernstig zijn. Daarom moeten grote modellen strikte tests en verificatie ondergaan voordat ze praktisch worden gebruikt om ervoor te zorgen dat ze correct kunnen reageren in verschillende complexe en extreme scenario's. Vanwege de "zwarte doos" aard van grote modellen, zijn hun interne besluitvormingsprocessen vaak moeilijk uit te leggen. Hoe de interpreteerbaarheid van het model te verbeteren en tegelijkertijd te zorgen dat hoge prestaties een dringend probleem zijn geworden voor regelgevende autoriteiten en autofabrikanten om op te lossen. In de toekomst, door methoden te combineren zoals versterkingsleren, verfijning op basis van menselijke feedback en regelbeperkingen, wordt verwacht dat het besluitvormingssystemen ontwerpt die zowel efficiënt als transparant zijn.
Gegevensprivacy en ethische problemen kunnen niet worden genegeerd bij de toepassing van grote modellen. Autonome rijsystemen moeten een grote hoeveelheid voertuig-, milieu- en gebruikersgegevens verzamelen, en de veilige opslag en het gebruik van deze gegevens zijn direct gerelateerd aan de bescherming van de privacy van gebruikers. Hoe u de voordelen van big data volledig kunt benutten en tegelijkertijd de beveiliging van gegevensoverdracht en -verwerking waarborgen, is het eerste probleem dat regelgevende autoriteiten moeten aanpakken. Het is noodzakelijk om strikte normen voor gegevensbescherming en mechanismen voor privacybescherming te formuleren om institutionele garanties te bieden voor de veilige toepassing van grote modellen bij autonoom rijden.
De samenwerking tussen software en hardware is ook de sleutel tot de implementatie van grote modellen. De succesvolle toepassing van grote modellen hangt niet alleen af van algoritme-innovatie, maar vereist ook krachtige hardware-ondersteuning. Momenteel hebben grote fabrikanten achtereenvolgens in de nieuwe generatie In-Vehicle Computing-platforms gelanceerd, zoals Nvidia Drive AGX Pegasus, Atlan, enz. Deze platforms bieden hardwaregaranties voor de realtime inferentie en grootschalige implementatie van grote modellen. De continue vooruitgang van sensortechnologie heeft ook meer overvloedige en hoogwaardige gegevensbronnen geboden voor multimodale gegevensfusie. Met de voortdurende verbetering van het gehele ecosysteem van autonoom rijden, zal de diepe integratie van software en hardware de hele industrie in een gloednieuw tijdperk van intelligente reizen drijven.
De diepgaande impact van grote modellen op autonome rijtechnologie wordt niet alleen weerspiegeld in technische details, maar heeft ook een paradigmaverschuiving geactiveerd van traditionele modulaire systemen naar end-to-end en van perceptuele intelligentie naar cognitieve intelligentie. Het toekomstige autonome rijsysteem, geleid door grote modellen, zal een hoger nauwkeurige milieuperceptie, meer flexibelere besluitvorming en planning bereiken, evenals veiliger en efficiëntere voertuigbesturing. Tegelijkertijd zal het een nieuw niveau bereiken in interactie tussen mens en machine, gepersonaliseerde hulp en gegevensbeveiliging.