引言
本文主要介绍大语言模型（LLMs）如何助力汽车自动驾驶。简单来说，作者首先带大家了解大模型的工作模式，然后介绍了自动驾驶大模型的三大应用场景，最后指出自动驾驶大模型将会是未来的发展趋势。只要坚持技术创新，国内新能源造车新势力还是很有机会的。本文没有深入讲解算法架构细节，而是化繁为简，能够让您很快对自动驾驶大模型有个较为全面的理解。
背景介绍
在青霉素发现之前，科学家们的研究方向是在无菌实验室中不断的试错，旨在希望通过传统的医学方法来解决复杂的问题。然而，一个偶然的事件却改变了事件的发展，苏格兰医生弗莱明忘记关闭培养皿，导致培养皿被霉菌污染。这时，弗莱明注意到了一些奇怪的事情：所有靠近水分的细菌都死了，而其他细菌则幸存下来。
其中的水分到底是由什么构成的呢？带着这个一问，弗莱明发现霉菌的主要成分青霉素是一种强大的细菌杀手，从此人类发现青霉素的作用，从而产生了我们今天使用的抗生素。反过来想，如果一个医生按照传统的医学方法在无菌实验室里进行研究，青霉素的发现或许还要晚很多年，甚至有可能也发现不了。
那么，汽车的自动驾驶是否也有可能出现类似的事情呢？前几年的汽车自动驾驶大多都是基于所谓的'模块化'构建，其主要包括感知模块、定位模块、规划模块、控制模块等。这里的控制模块会根据其他模块的信息来实现汽车的转向、变道等功能。这种传统架构虽然成熟，但各模块间存在误差累积问题，且难以应对长尾场景。
随着模型框架的发展，研究人员提出了端到端学习，核心思想是用预测转向和加速度的单个神经网络替换每个模块，这同样会引入黑盒问题，尽管如此仍然无法完全解决自动驾驶的泛化能力问题。那么近两年快速发展的大语言模型能否成为实现自动驾驶的答案呢？为此，本文将探讨大模型如何助力汽车自动驾驶。
LLM 概述
简单来说，大模型主要包含 Token 化、Transformer、文本生成三大概念。其中：
「Token 化」：给大模型输入一个文本，返回也是一个文本。但实际上是需要将输入文本转换成 Token。那么什么是 Token 呢？简单来说一个 Token 可对应一个单词、一个字符、一个短句等。神经网络的输入始终是数字，因此您需要将文本转换为数字；这就是 Token 化。通过分词器（Tokenizer），原始文本被映射为模型可理解的离散符号序列。
「Transformer」：将输入文本转换成一个个的 Token 之后，就要将其输入到神经网络中，目前大部分的模型的基础网络架构都是 Transformer。下图展示的是 Encode-Decode 架构的模型，不过现在大多数大模型都是 Decode 架构，例如 GPT、Llama、ChatGLM 等。不管怎样，它们都共享核心 Transformer 模块：多头注意力机制（Multi-Head Attention）、层归一化（Layer Normalization）、残差连接（Residual Connection）、前馈神经网络（FFN）等。多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同部分，极大地提升了并行计算能力和上下文理解能力。
「文本生成」：当上述 Token 进入 Transformer 网络中，文本是如何一个一个生成的呢？如上图，编码器主要是学习输入文本特征并理解上下文，解码器主要是试图生成一个一个的单词，当然在一个一个单词生成的过程中主要依赖概率来进行判断输出。模型根据当前已生成的序列，计算下一个 Token 的概率分布，通常采用采样或贪婪搜索策略选择最优输出。
LLM 赋能自动驾驶
基于上面对 LLM 基本原理的介绍，那么它该如何应用到自动驾驶中呢？上面是将文本数据输入到模型架构中，在此场景下，这里将图像、传感数据（激光雷达点云、3D 图像点云等）、算法数据（车道线、障碍物等）等转换成 Token 作为模型输入，模型架构基本上无需进行变动。输出则是基于我们想要汽车驾驶操作，例如当传感器检测到前面有车，左侧后方无车辆，可以左侧进行变道操作。
以上变道只不过是 LLMs 任务中的一种，除此之外 LLM 还能解决哪些自动驾驶任务呢？结合目前国内新能源汽车最新发展趋势，主要涉及这几个方面：
「环境感知」：在此情况下，输入通常是一系列的图像，例如最新的特斯拉取消的激光雷达采用全视觉感知，输出通常是一组对象，例如显示屏中模拟的车道、行人、障碍物等。就大模型而言，其主要有 3 个核心任务：检测、预测和跟踪。如下图所示，将车辆行驶图像输入到 ChatGPT 中，可以要求其描述发生的状况。
不单单是 ChatGPT，其他的模型同样可以做到，例如 HiLM-D、MTD-GPT，有的模型（例如 PromptTrack）甚至可以为目标分配唯一的 ID 标识。在上图 PromptTrack 模型中，多个传感器图像会被发送到 Encoder-Decoder 网络中，通过该网络可以预测对象注释 (如 3D 边界框和注意图)，然后结合 LLM 提示'找到正在右转的车辆'，接着下一个块会找到 3D 边界框定位，并使用二分图匹配算法分配 ID。多模态大模型能够将视觉特征与语义信息对齐，显著提升了对复杂交通场景的理解能力。
「决策规划」：如果大模型在图像中发现了目标，那么它会告诉你面对该种情况该如何操作。这就是任务规划，即根据当前感知来规划从 A 到 B 的路径。当前在这块做的较好模型为 Talk2BEV。除此之外，为了方便驾驶人更好的理解周围的环境，模型会结合多个视图生成鸟瞰视图。
如上图所示，这并不是纯粹基于'提示'，因为核心目标检测模型仍然是鸟瞰感知，但是 LLM 被用来'增强'输出，通过建议一些区域，查看特定的地方，并预测路径。其他模型（例如 DriveGPT）经过训练，将 Perception 的输出发送到 Chat-GPT 并对其进行微调，以直接输出驾驶轨迹。
总结一下，结合上面我们对大模型的理解，这里的大模型（LLMs）输入是 Token 化的图像或者是感知算法的输出，然后将现有模型（BEV 感知、二分匹配……）与语言提示融合在一起，让大模型来寻找正在移动的车辆，最后，根据不同场景任务，根据输入数据对大模型进行细致的微调即可。利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）技术，大模型可以逐步推理出合理的驾驶决策，提高决策的可解释性。
「图像生成」：您听说过 Wayve 的 GAIA-1 模型吗？该架构将图像、动作和文本提示作为输入，然后使用世界模型（对世界及其交互的理解）来生成视频，其模型架构如下所示。
类似地，您可以看到 MagicDrive，它将 Perception 的输出作为输入并使用它来生成场景。还有一些模型能够根据当前的图像，生成未来可能的场景，例如：Driving Into the Future、Driving Diffusion。根据这类模型，可以生成很多的汽车应用场景数据，进而可以训练出更好的模型，形成模型迭代优化闭环。这对于解决自动驾驶中的长尾问题（Corner Cases）至关重要，因为真实路测很难覆盖所有极端情况。
自动驾驶 LLM 可信吗？
我们都知道，大模型当面对自己不了解的现实知识时，有很大概率会出现模型幻觉。那么将其应用到自动驾驶方面是否同样会出现类似的情况，答案是肯定的。幻觉可能导致错误的驾驶指令，这是安全性的重大隐患。
不过现在对自动驾驶 LLM 下定论也为时过早！因为，ChatGPT 出现才不到一年半的时间，现在的大模型已经可以实现视频生成（例如 Sora）、音乐生成（例如：Stable Audio 2.0、Prompt-Singer 等），且效果惊人。未来的自动驾驶大模型也将会乘风破浪，成为自动驾驶的主流核心技术。紧跟技术迭代更新，只要坚持，国内新能源造车新势力还是很有机会的。
为了缓解幻觉问题，业界正在探索多种方案，包括检索增强生成（RAG）、强化学习人类反馈（RLHF）以及形式化验证。此外，车载芯片算力的提升使得本地部署轻量化大模型成为可能，降低了延迟风险。未来，自动驾驶系统将趋向于'感知 - 决策 - 执行'的一体化大模型架构，这将彻底改变现有的软件定义汽车格局。
结语
大模型为自动驾驶带来了新的范式，从模块化向端到端演进，从规则驱动向数据驱动转变。尽管面临幻觉、实时性和安全性挑战，但随着技术的不断成熟，LLM 必将在智能驾驶领域发挥核心作用。开发者应关注多模态融合、边缘计算优化及伦理规范，共同推动行业健康发展。