自动驾驶中的大模型技术应用
2025-09-16大模型技术让自动驾驶从"按程序行事"向"智能决策"迈进了一大步。虽然完全自动驾驶还有很长的路要走,但现在的辅助驾驶功能已经相当实用了。作为消费者,我们既要对技术进步感到兴奋,也要保持理性。毕竟,安全永远是第一位的。相信随着技术的不断完善,真正安全可靠的自动驾驶离我们不会太远了。
大模型技术让自动驾驶从"按程序行事"向"智能决策"迈进了一大步。虽然完全自动驾驶还有很长的路要走,但现在的辅助驾驶功能已经相当实用了。作为消费者,我们既要对技术进步感到兴奋,也要保持理性。毕竟,安全永远是第一位的。相信随着技术的不断完善,真正安全可靠的自动驾驶离我们不会太远了。
本文提出的仿生学自动驾驶方案,核心优势在于 “贴合人类驾驶习惯、降低外部依赖、提升场景适配性”,突破了主流技术 “重算法、轻体验” 的局限。未来可进一步优化多场景(如恶劣天气、复杂路况)下的感知协同,探索更多生物感知特性(如人类的危险预判直觉)在自动驾驶中的应用,推动技术向 “更智能、更自然” 的方向发展。
在真实驾驶场景中,智驾系统常面临感知信息不完整(如阳光致盲、遮挡)、环境不可预测(突发变道、行人横穿)等问题。传统端到端模型依赖实时视觉观察与高清地图,泛化性差;而基于模型的模仿学习(MILE) 作为创新强化学习架构,通过 “离线训练学习世界模型 + 在线想象预测规划”,实现无需高清地图、可应对临时感知缺失的自动驾驶,核心是让智驾系统具备人类 “常规认知” 与 “环境预判” 能力。