智能駕駛新紀元大模型技術重塑未來出行報告人名稱20xx.xx.xx目錄技術原理剖析核心應用場景落地案例與實踐挑戰(zhàn)與未來展望技術原理剖析深入解讀驅動智能駕駛的AI大模型核心技術，從感知決策到端到端，理解其強大的能力根源。擁有海量參數(shù)的通用智能模型海量參數(shù)規(guī)模指擁有數(shù)百億甚至千億級別參數(shù)的神經網絡模型，通過巨大的模型容量來捕捉和表達極其復雜的數(shù)據(jù)模式。1預訓練與泛化在海量無標注的通用數(shù)據(jù)上進行預訓練，學習通用的語言、視覺等知識表示，從而具備強大的零樣本或小樣本泛化能力。2涌現(xiàn)能力表現(xiàn)當模型規(guī)模達到一定程度后，展現(xiàn)出訓練前未曾預料到的新能力，如復雜的邏輯推理、長期上下文理解和多任務處理能力。3何為AI大模型支撐自動駕駛決策的底層結構Transformer架構當前主流的視覺和語言模型均基于Transformer，其核心的自注意力機制能夠高效處理變長序列，理解數(shù)據(jù)內部的復雜關系。1自注意力機制允許模型在處理每個元素時，關注輸入序列中的所有其他元素，從而有效捕捉長距離依賴關系，是理解上下文能力的關鍵。2多模態(tài)融合將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等不同傳感器的數(shù)據(jù)，以及文本指令進行統(tǒng)一處理，實現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合與決策。3端到端模型直接將傳感器原始數(shù)據(jù)輸入，端到端輸出駕駛控制指令（如方向盤轉角、油門剎車），簡化了傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)的復雜流程。4核心技術架構核心應用場景展示AI大模型在智能駕駛全流程中的具體應用，從單車智能到車路云協(xié)同，覆蓋多個關鍵環(huán)節(jié)。構建更強大的環(huán)境感知與決策大腦大模型能更精準地識別和分類道路上的各種動態(tài)目標，如車輛、行人、騎行者，并能預測其未來運動軌跡，提升安全性。動態(tài)環(huán)境感知01在路口、擁堵、施工等復雜場景下，大模型能夠理解交通規(guī)則、社會習俗，并基于海量數(shù)據(jù)進行推理，做出更像人類司機的駕駛決策。復雜場景決策02有效識別和處理“異形”障礙物（如掉落樹枝、路上異物），克服傳統(tǒng)規(guī)則引擎難以覆蓋長尾問題的局限。通用障礙物識別03智慧感知決策顛覆傳統(tǒng)自動駕駛技術路線01.端到端模型打通了從感知、規(guī)控到執(zhí)行的整個鏈路，能夠直接從海量駕駛數(shù)據(jù)中進行端到端學習，形成數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化閉環(huán)。數(shù)據(jù)驅動閉環(huán)02.相比傳統(tǒng)的“感知-定位-規(guī)劃-控制”多模塊堆疊架構，端到端模型將多個模塊融合，極大地簡化了系統(tǒng)開發(fā)和調試的復雜度。簡化系統(tǒng)開發(fā)03.模型直接從數(shù)據(jù)中學習從輸入到輸出的映射關系，面對未知場景時，展現(xiàn)出更強的泛化能力和魯棒性。提升泛化能力端到端駕駛讓智能駕駛系統(tǒng)自我進化自動標注與挖掘利用大模型對海量無標注的行車數(shù)據(jù)進行自動標注，挖掘長尾場景和邊緣案例，極大降低了數(shù)據(jù)標注成本。1仿真與回放將真實世界的駕駛數(shù)據(jù)在虛擬仿真環(huán)境中進行回放和重演，通過修改參數(shù)進行壓力測試和安全驗證，加速模型訓練迭代。2在線學習進化車輛在日常行駛中不斷收集新的數(shù)據(jù)，上傳云端后用于模型迭代，實現(xiàn)智能駕駛系統(tǒng)的持續(xù)學習和在線進化。3數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化打造主動式、個性化的智能空間多模態(tài)自然交互融合語音、視覺、手勢等多種交互方式，讓乘客以最自然的方式與車輛進行溝通，如通過眼神喚醒、手勢控制。01個性化場景服務大模型通過分析乘客的習慣、情緒和當前場景，主動推薦音樂、視頻、溫度設置，甚至規(guī)劃沿途休息和用餐地點。02沉浸式娛樂空間結合AR/VR技術，為乘客提供影院級、游戲級的沉浸式娛樂體驗，讓乘車過程成為一種享受。03智能座艙體驗落地案例與實踐通過國內外頭部車企和科技公司的真實案例，直觀展示AI大模型在自動駕駛領域的實際部署效果。以技術驅動重塑智能駕駛體驗小鵬AI駕駛發(fā)布基于大模型的自動駕駛系統(tǒng)，在城市場景中實現(xiàn)無圖導航輔助駕駛，通過在線學習不斷迭代，被譽為“類人”駕駛。理想MindGPT將自研大模型“MindGPT”應用于智能座艙，打造能進行多輪深度對話、主動創(chuàng)造任務、理解用戶情緒的AI助手。蔚來全景互聯(lián)通過中央計算平臺，實現(xiàn)整車級的AI大模型應用，將智能駕駛、智能座艙、智能服務進行深度融合與協(xié)同。造車新勢力實踐引領自動駕駛技術變革堅定不移地走端到端路線，其FSD系統(tǒng)通過數(shù)百萬輛車的海量數(shù)據(jù)訓練，在完全無人駕駛測試版（FSDBeta）中展現(xiàn)出強大能力。特斯拉FSD1推出基于Transformer的大模型架構，其NOA輔助駕駛功能已實現(xiàn)大規(guī)模量產落地，并加速向城市NOA邁進。毫末智行HPilot2作為行業(yè)標桿，其在深度學習、仿真系統(tǒng)和多模態(tài)感知方面持續(xù)深耕，致力于實現(xiàn)完全無人駕駛的出租車服務。GoogleWaymo3科技巨頭探索挑戰(zhàn)與未來展望客觀分析大模型在智能駕駛領域落地時面臨的技術瓶頸、安全挑戰(zhàn)，并展望未來的發(fā)展趨勢。技術、安全與成本的多重壁壘數(shù)據(jù)安全與隱私海量的駕駛數(shù)據(jù)涉及個人隱私和國家安全，數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和使用都面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。1算法可解釋性端到端“黑箱”模型在關鍵時刻的決策邏輯難以被人類理解和驗證，這對于安全攸關的駕駛場景是巨大障礙。2長尾場景應對如何在有限的訓練數(shù)據(jù)中，覆蓋到現(xiàn)實中無窮無盡的“長尾”邊緣場景，是保證系統(tǒng)魯棒性的核心難題。3計算成本高昂訓練和部署千億級別的大模型需要巨大的算力資源和能源消耗，導致研發(fā)和運營成本居高不下。4面臨的核心挑戰(zhàn)邁向全場景無人駕駛的藍圖01車路云一體化未來的智能駕駛將不再是單車智能的孤軍奮戰(zhàn)，而是與智慧道路基礎設施、云端大腦深度融合，實現(xiàn)信息共享與協(xié)同決策。02法規(guī)政策完善隨著技術的成熟，相關法律法規(guī)將逐