主要观点总结
本文介绍了自动驾驶中的大型语言模型（LLM4AD）的概念、基准、仿真和实车实验。文章强调了LLMs在增强自动驾驶技术各个方面的巨大潜力，包括感知、场景理解、语言交互和决策。文章提出了一个综合基准用于评估LLMs在自动驾驶任务中的性能，并通过仿真和实车实验验证了所提出的LLM4AD系统的有效性。
关键观点总结
关键观点1: 自动驾驶中的大型语言模型（LLM4AD）介绍
文章全面研究了将LLMs集成到自动驾驶系统的方法，从概念提出到仿真和实车实验的实现。
关键观点2: LLM4AD框架的概念和关键元素
文章引入了LLM4AD框架，并详细解释了其关键元素，包括其在自动驾驶技术各方面的应用潜力。
关键观点3: 开放基准的提出
文章开发了一个开放基准，旨在评估LLMs在自动驾驶任务中的性能，包括数据集、评估指标和基线模型。
关键观点4: 仿真和实车实验的结果
文章通过仿真和现实世界实车实验来全面评估LLM4AD系统的性能和潜力，展现了有前景的结果。
关键观点5: 自动驾驶领域的最新技术
【自动驾驶专栏论文速递】板块致力于引领自动驾驶领域相关人员快速了解行业最新技术，并对具有代表性的研究成果进行详细解读。
文章预览
点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2410.15281 摘要 本文介绍了自动驾驶中的大型语言模型（LLM4AD）：概念、基准、仿真和实车实验。随着大型语言模型（LLMs）的广泛使用和高度成功的开发，人们对LLMs应用于自动驾驶技术的兴趣和需求日益增长。在自然语言理解和推理能力的驱动下，LLMs有可能增强自动驾驶系统的各个方面，从感知和场景理解到语言交互和决策。本文首先引入了为自动驾驶设计LLMs的新概念和方法。然后，本文提出了一种综合的基准，用于评估自动驾驶领域内LLMs的指令遵循能力。此外，本文在仿真和现实世界车辆平台上进行一系列实验，全面评估了所提出的LLM4AD系统的性能和潜力。本项研究强调了LLMs增强自动驾驶技术各个方面（从感知和场景理解到语言交互和决策
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