AI大模型在高阶自动驾驶中的应用-安信证券.pdf
AI 大模型在自动驾驶领域的应用正成为行业发展的新趋势。Transformer 模型凭借其卓越的序列处理能力和泛化性，特别是在处理长距离依赖关系方面，相比 CNN 和 RNN 具有明显优势，尤其在自动驾驶感知模块中发挥关键作用，例如从 2D 特征图向 BEV 鸟瞰图的视角转换。
**1. 自动驾驶算法发展趋势及 Transformer 的优势:**
* **发展趋势：**自动驾驶算法正朝着特征级融合和 BEV+Transformer 的方向发展，以提高感知精度。
* **Transformer 的优势：**
* **泛化性更强：**Transformer 通过注意力机制捕捉元素间的关系，泛化能力优于 CNN。
* **并行计算效率高：**可以学习长时间距离的依赖关系，计算效率高。
* **在 BEV 空间中的应用：**BEV+Transformer 架构成为主流，尤其在特征级融合方面表现出色。
**2. AI 大模型在自动驾驶中的应用价值:**
* **城市 NGP 落地：** AI 大模型有助于实现城市 NGP（城市领航辅助驾驶），提升自动驾驶算法的泛化能力。
* **“脱高精度地图”：**BEV 感知算法可以实现去高精度地图化，解决高精地图成本高、更新难、法规风险等问题。
* **技术演进：**
* **第一阶段：**BEV+transformer, 实现“脱高精度地图”。
* **第二阶段：**升级到占用网络，实现“脱激光雷达”效果。
* **第三阶段：**从感知到决策控制端到端的自动驾驶模型。
**3. AI 大模型落地自动驾驶的前置条件:**
* **数据需求：**需要海量数据，包括里程数据、以及传感器采集的 raw-data 标注和仿真平台，以支持模型训练。
* **算力需求：**需要强大的云端训练平台，超算中心成为基础设施。
* **自动标注工具和仿真场景：**
* 自动标注工具可以大幅提升标注效率。
* 仿真场景可以弥补训练数据不足，生成式 AI 有望提升仿真场景泛化能力，提高自动驾驶模型的迭代速度。
**4. 影响因素及风险提示:**
* **积极因素：**
* 自动驾驶技术和市场快速发展。
* AI 大模型技术进步加速。
* 相关产业链公司加速布局。
* **风险提示：**
* 技术进步不及预期。
* 法规风险。
* 行业竞争加剧。
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