随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Model，LLM）逐渐成为推动智能驾驶技术革新的关键力量。大模型的应用不仅提升了智能驾驶系统的决策效率和准确性，还为未来出行开启了全新的篇章。
一、大模型在智能驾驶中的应用
1. 辅助驾驶迈向智能化
大模型在辅助驾驶领域的应用主要体现在环境感知和路径规划方面。通过整合多模态数据，大模型能够实现更精准的环境感知和驾驶决策，推动辅助驾驶技术向更高级别发展。
- DriveGPT4 和 DriveMLM 模型：这些模型通过整合多模态数据，实现了更精准的环境感知和驾驶决策。
- LLM/MLM 多模态交互技术：在智能座舱中，基于 LLM/MLM 的多模态交互技术，如语音交互、舱内行为监控等，能够实现更自然、更智能的人车交互。
2. 提升驾驶体验
大模型在智能座舱中的应用，使得人车交互更加自然、便捷。以下是一些具体应用场景：
- 语音交互：用户可以通过语音指令控制车内功能，如空调、音乐等。
- 舱内行为监控：通过分析用户的驾驶行为，系统可以提供个性化的驾驶建议和辅助。
二、大模型带来的挑战
1. 端侧设备要求提高
大模型的应用对端侧设备提出了更高的要求。传统的模块化方案在面对多模型、多任务时，往往存在模块间信息丢失、计算负担重等问题。
2. 系统时延较大
模块优化目标的不统一导致系统整体性能难以达到最优，而每个模块的最坏情况执行时间（WCET）难以精确控制，导致整体时延较大。
三、多模态大模型与世界模型：辅助驾驶的未来方向
1. 多模态大模型
多模态大模型通过融合视觉、语言等多种模态信息，能够更全面地理解驾驶环境，提升辅助驾驶系统的感知能力和决策能力。
- BLIP-2、LLaVA 等多模态模型：在视觉问答、图像描述等任务中表现出色，为辅助驾驶中的场景理解和决策提供了有力支持。
2. 世界模型
世界模型通过构建虚拟环境模型，使辅助驾驶系统能够在虚拟环境中进行模拟和学习，提升系统的适应性和安全性。
四、总结
大模型的应用正在引领智能驾驶技术革新，为未来出行解锁了全新的篇章。然而，大模型的应用也带来了新的挑战。未来，随着技术的不断发展和创新，大模型将在智能驾驶领域发挥越来越重要的作用，推动人类出行方式的变革。