[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著汽車智能化發(fā)展，越來越多新技術被應用到汽車上，為了能夠讓汽車更加智能，大模型技術也開始被應用到汽車上，尤其是隨著自動駕駛技術的逐漸落地，大模型的應用也更加廣泛，那大模型真的有助于自動駕駛嗎？車企使用大模型，是跟風，還是真的有用？

大模在自動駕駛上的優(yōu)勢

在聊今天的話題前，要先聊聊什么是“大模型”。相較于我們熟知的在手機上使用的語言類大模型，自動駕駛使用的大模型僅限于聊天功能，而是指經過海量數據預訓練、擁有豐富表征能力和推理能力的深度模型。它們可以是純語言模型（LLM），也可以是視覺/視覺-語言的多模態(tài)模型，或者是將感知、地圖、軌跡等多模態(tài)數據聯合建模的巨型網絡。大模型的核心特點是強大的表征學習能力、遷移學習能力和在少量示例下進行任務適配的能力。把這些能力放到自動駕駛場景，會帶來哪些直接好處？

第一個顯著優(yōu)勢是“語義化與通用表征”。傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)往往依賴大量手工設計的像是各類目標框、車道線、交通標志分類等中間表示和專門標簽。大模型通過自監(jiān)督學習可以把圖像、雷達點云、軌跡序列、地圖要素等聯合編碼成高維語義向量，這種向量更能捕獲場景的高階關系，比如“這是一個繁忙交叉口、行人群集且有遮擋”的整體語義，而不是單個像素或點的局部判斷。這樣的表征對下游任務（場景理解、行為預測、決策輔助）有天然幫助，尤其在稀疏樣本或長尾場景上，表現出更好的遷移能力。

第二個好處是“少樣本學習與知識遷移”。大模型在海量多樣數據上預訓練后，能把常識性知識和駕駛經驗以分布式權重的形式存儲。當遇到新城市、新氣候或未見過的路口設計時，通過少量標注或在線微調，模型往往能夠更快適應。對于工程上要頻繁覆蓋新場景的車隊來說，這一點能顯著降低標注成本和模型迭代周期。

第三個好處是“多模態(tài)推理與統(tǒng)一接口”。自動駕駛汽車對于交通環(huán)境的理解主要來自攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、高清地圖、V2X等，大模型可以作為一個統(tǒng)一的推理層，把這些輸入融合在一起，輸出對場景的高層語義解釋或候選行為策略。相比傳統(tǒng)的硬編碼規(guī)則或松耦合模塊化方案，這種統(tǒng)一的推理有時能更好地處理信息不一致或局部傳感器失效的情況，提供更穩(wěn)健的備選解。

此外，大模型在工程流水線上的價值也很明顯，它可以自動化標注、生成難例、合成訓練場景、寫測試用例、做仿真場景擴展，甚至參與代碼生成與日志分析。把大量重復性、勞動力密集的工作交給大模型，能把工程師從低價值的任務中解放出來，集中做架構設計和安全評估。

大模型在自動駕駛上的風險

理解了優(yōu)勢，再來聊聊不足。首先是“實時性與算力”的挑戰(zhàn)。大模型需要的參數量巨大，運行在車端直接做閉環(huán)控制在當前算力與功耗預算下并不現實。即便采用剪枝、蒸餾或量化，依然需要小心平衡延遲和性能。自動駕駛對延遲、確定性和可預測性的要求極高，任何一次決策的延遲或抖動都可能變成安全隱患。

其次是“可驗證性與可解釋性”問題。想要確保自動駕駛汽車安全行駛，每一個動作都需要可證明的行為邊界和可審計的決策鏈路。大模型本質上是統(tǒng)計學習器，其推理過程并不天然滿足形式化驗證要求。把一個黑箱模型放在決策閉環(huán)中，會讓安全審計、法規(guī)合規(guī)、事故歸因等工作變得復雜。為此要在使用大模型時加上可解釋的中間表示、約束層和冗余控制回退策略。

還有就是魯棒性與長尾場景處理能力。雖然大模型在遷移學習上表現優(yōu)異，但在極端場景、傳感器惡劣失真或對抗性輸入下仍可能失敗。自動駕駛的風險集中在長尾事件上，而這些事件往往缺乏足夠數據供大模型預訓練時學習到，因此不能把所有安全希望寄托在模型“學會”偶發(fā)事故上。

最后就是“分發(fā)式責任與法規(guī)風險”。把決策權交給一個學得來的模型會引發(fā)責任界定問題。無論是車企、軟硬件供應商還是服務運營方，誰為模型決策的失誤負責，法律和保險生態(tài)尚在適配階段。在某些國家和地區(qū)，監(jiān)管機構對黑箱決策持謹慎態(tài)度，這會影響技術落地節(jié)奏。

大模型如何合理利用于自動駕駛？

那么在自動駕駛汽車上應如何合理利用大模型？實踐中比較合理的路徑是“模塊化+大模型輔助”的混合架構。把感知（像素到對象、幾何重建）、定位與映射、控制等關鍵實時環(huán)節(jié)仍然由高頻、經過嚴格驗證的模塊承擔；把大模型放在如場景解釋、長時程行為預測、復雜交互推理、異常檢測、策略建議和仿真場景生成等“中高層推理”或“離線路徑”上。這樣既能利用大模型的長處，又能保留低延遲和可驗證的控制路徑。

為了實現工業(yè)級落地，可采用蒸餾與層次化部署。先在云端用大模型完成復雜推理或策略搜索，生成穩(wěn)定的策略候選或結構化指令，然后把這些知識蒸餾到輕量化、可實時運行的模型（或基于規(guī)則的控制器）中，并部署到車端。這樣既能把通用知識轉移到邊緣設備，又能保證每次決策的可控性與時效性。

在訓練方法上，大模型的引入也改變了數據策略。自監(jiān)督學習（例如對比學習、掩碼建模）在多模態(tài)數據上能學習通用特征，減少對昂貴標簽的依賴；仿真生成與合成數據在補齊長尾場景方面作用明顯，但需要做好域適配（sim2real）。行為級的訓練則結合示范學習、離線強化學習和人類專家驗證，避免模型在現實世界里進行危險的在線試錯。數據治理、標注質量控制和場景覆蓋評估，依然是能否把模型成功推向量產的關鍵。

在評估與驗證時，使用大模型并不意味著可以放松測試。相反，需要更嚴密的場景覆蓋度指標、基于場景的安全指標以及對模型不確定性的量化。對不確定性的估計（例如置信區(qū)間、貝葉斯近似或深度集成）在運行時能觸發(fā)切換策略或請求人工介入。覆蓋測試要包含傳感器失效、遮擋、惡劣天氣、稀有行為體等長尾場景，同時結合覆蓋引導的對抗測試來查找潛在失敗模式。

使用了大模型，并不意味著自動駕駛汽車可以完全智能，冗余和監(jiān)控依然不可或缺。即使大模型提供了高質量的建議，系統(tǒng)也應有兩個獨立鏈路來核驗輸出，并在不一致時執(zhí)行簡單、安全的停止或降級措施。運行時監(jiān)控要包括模型輸入管線的完整性檢查、輸出一致性檢查、以及隨時間漂移的性能回歸檢測。在線日志和回放機制同樣重要，事故發(fā)生后必須能回溯每一步決策和模型輸入以支持責任認定與模型改進。

對于研發(fā)團隊而言，落地大模型的成本和工程量也不容忽視。模型訓練需要大量算力和存儲，數據標注與清洗仍是主要開銷之一?？梢韵仍诜抡婧烷]環(huán)測試臺架上驗證大模型的推理能力，再在封閉場地、限定場景的道路測試中做安全下沉。

最后的話

對于很多專門從事自動駕駛大模型的小伙伴以及一些剛進入這一行的同學，智駕最前沿想提一些建議。第一，掌握基礎的感知與幾何知識仍然是根基。無論未來模型怎樣發(fā)展，攝像頭、LiDAR、雷達的物理測量特性和幾何約束始終決定了可獲得信息的上限。第二，理解模型的不確定性很重要。會使用大模型和知道什么時候不用它，同樣是工程能力。第三，從小切口試水，先把大模型用在比如輔助標注、生成訓練場景、做日志分析或提供多模態(tài)檢索等非關鍵路徑上，以積累工程經驗和安全方式論證。第四，重視數據治理和場景覆蓋，良好的數據策略比單純堆模型參數更能提升系統(tǒng)安全性。第五，若是在帶領團隊，要建立跨學科的團隊，把算法工程師、系統(tǒng)工程師、功能安全工程師和驗證工程師放在同一項目里，確保模型的研發(fā)和驗證能夠互相制衡。

其實大模型帶來的并不是單一的“萬能解”，而是一個能夠顯著提升認知、生成和推理能力的新工具箱。它能加速數據閉環(huán)、提升對復雜場景的理解、改善人機交互、并在工程流程中提高效率。但它不是直接替代所有傳統(tǒng)模塊的捷徑；在安全關鍵的閉環(huán)控制上，黑箱式的大模型仍然難以滿足可驗證性與確定性的要求。合理的路徑是把大模型視為“認知增強器”和“工程放大器”，在不降低系統(tǒng)可控性的前提下逐步滲透到感知、預測、規(guī)劃的上層、以及數據與仿真流水線里。