基础模型在自动驾驶汽车发展中的未来作用

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24年5月来自同济大学、吉林大学、福特和上海智能无人系统国家重点实验室的论文“Prospective Role of Foundation Models in Advancing Autonomous Vehicles”。 随着人工智能的发展和深度学习的突破，GPT、Sora 等大规模基础模型（FM）在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了令人瞩目的成果。FM 在自动驾驶领域的应用前景广阔，例如，它可以为场景理解和推理做出贡献。通过对丰富的语言和视觉数据进行预训练，FM 可以理解和解读驾驶场景中的各种元素，并通过认知推理为驾驶决策和规划提供语言和动作指令。此外，FM 还可以基于对驾驶场景的理解来增强数据，为长尾分布中那些在日常驾驶和数据收集中不太可能遇到的罕见情况提供可行的场景，从而提高自动驾驶系统的准确性和可靠性。另一个证明 FM 应用潜力的模型是世界模型，以 DREAMER 系列为代表，展示 ………………………………