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大语言模型会成为自动驾驶的万能药吗? 自GPT时代以来,大语言模型已经席卷了各个下游领域。基于大语言模型的应用是现在业内一个主要的研究方向。 而自动驾驶技术的发展主要遵循两条技术路径: 模块化和端到端 。模块化将驾驶任务分解为感知、预测、规划和控制等模块,并分别进行训练。然而,由于各模块之间训练目标不一致,整合效果容易受到偏差影响。端到端方法则试图通过单一模型直接从传感器数据映射到控制信号来解决这一问题,但其在学习全面特征方面的能力有限,难以应对复杂的城市交通场景和难以预测的长尾事件。 在当下自动驾驶发展的路径中,具有强大推理能力和广泛知识理解的大型语言模型或许能够提供一种新的解决思路。那么大语言模型+自动驾驶的到底有哪些研究方向?业内的讨论重点到底是什么?未来又将如何
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