I sistemi decisionali autonomi tradizionali si basano spesso sulla progettazione modulare. Dalla percezione ambientale, dalla pianificazione decisionale al controllo del veicolo, ogni sottosistema lavora in modo indipendente e collaborativo controlla il funzionamento del veicolo. In scenari di traffico complessi, questa architettura gerarchica è soggetta a problemi come errori cumulativi, perdita di informazioni e prestazioni insufficienti in tempo reale. I modelli di grandi dimensioni stanno gradualmente cambiando questa situazione con i loro enormi parametri, capacità di elaborazione dei dati cross-modal e paradigmi di apprendimento end-to-end. Non solo può ottenere una fusione efficiente di dati multi-sensore a livello di percezione, ma anche pianificare strategie di guida più ragionevoli per i veicoli attraverso una profonda comprensione semantica e un ragionamento logico a livello decisionale, migliorando così la sicurezza e la robustezza complessive.
I vantaggi dei grandi modelli nella guida autonoma
Il processo di sviluppo della stessa tecnologia di guida autonoma stessa ha attraversato più fasi, dalla prima guida assistita alla transizione graduale alla guida completamente autonoma. I primi sistemi si basavano principalmente sul rilevamento di oggetti semplici e sul controllo delle regole. Con lo sviluppo dell'apprendimento profondo, l'adozione di metodi come CNN, RNN e persino GAN ha continuamente migliorato le capacità ambientali e il processo decisionale. Inoltre, la tecnologia che combina la rappresentazione e il trasformatore di Bev (Bird's Eye View) ha, in una certa misura, compensato le carenze dei metodi tradizionali nella modellazione spazio-temporale. Si può dire che l'introduzione di grandi modelli sta fondamentalmente rimodellando l'architettura generale dei sistemi di guida autonomi, gettando una solida base per la commercializzazione dei livelli L3, L4 e persino L5 in futuro.
L'architettura modello basata sul trasformatore di solito adotta il meccanismo di auto-atteggiamento, che può catturare dipendenze a lunga distanza, migliorando così significativamente la globalità e l'accuratezza dell'elaborazione delle informazioni. Attraverso l'approccio di pre-allenamento-finzione, il modello è pre-allenato su dati senza etichetta su larga scala e poi messo a punto per attività di guida autonome specifiche. Ciò non solo riduce la dipendenza da una grande quantità di dati etichettati, ma consente anche al modello di avere buone capacità di migrazione a dominio incrociato. I modelli di grandi dimensioni multimodali possono elaborare contemporaneamente varie forme di dati come immagini, nuvole di punti e dati radar, raggiungendo un salto da "vedere" a "comprensione" e dotare sistemi di guida autonomi con capacità cognitive simili a quelle dell'uomo.
L'applicazione specifica di grandi modelli nella guida autonoma
Nei sistemi di guida autonomi, l'applicazione di grandi modelli si riflette principalmente in molteplici aspetti come la percezione ambientale, il processo decisionale e la pianificazione e il controllo dei veicoli. In termini di percezione ambientale, i sistemi tradizionali si basano principalmente sui dati di un singolo sensore per il rilevamento del target e la segmentazione semantica. Tuttavia, a causa dei limiti dell'illuminazione, del tempo e dei sensori stessi, hanno spesso difficoltà a gestire scenari complessi. Attraverso la tecnologia di fusione dei dati multimodale, i grandi modelli possono integrare vari dati come telecamere, lidari, radar a onde millimetriche e mappe ad alta precisione per formare una rappresentazione più ricca e accurata dell'ambiente. Ad esempio, il modello di azione visiva in lingua (VLA) può estraneamente estrarre le informazioni visive e le informazioni semantiche nell'immagine e mostra una precisione estremamente elevata nel rilevare ostacoli, prevedere i comportamenti pedonali e giudicare le condizioni stradali. Dopo che le informazioni di più sensori sono profondamente fusi dal modello di grandi dimensioni, non solo la robustezza del rilevamento target è migliorata, ma anche la previsione di scene dinamiche può essere ottenuta attraverso l'analisi delle serie temporali, fornendo input più affidabili per il processo decisionale del veicolo.
A livello di processo decisionale e di pianificazione, i sistemi di guida autonomi tradizionali di solito si basano su regole pre-set o algoritmi di pianificazione basati su modelli per convertire i risultati della percezione in decisioni di pianificazione e azione del percorso. Tuttavia, questo metodo è soggetto a fallimenti quando si affrontano condizioni di traffico complesse che non sono mai state viste prima e la progettazione dell'interfaccia tra ciascun modulo è piuttosto rigida, rendendo difficile ottenere l'ottimizzazione end-to-end. Attraverso un framework di apprendimento end-to-end, i modelli di grandi dimensioni possono estrarre direttamente informazioni chiave dai dati del sensore grezzo e generare comandi di controllo dei veicoli attraverso un ragionamento logico intrinseco. DriveGPT -4 e LagingEmpc hanno dimostrato il potenziale di utilizzare grandi modelli per il processo decisionale multi-task. I loro modelli non solo possono generare strategie di guida ragionevoli in scenari complessi, ma anche fornire spiegazioni dettagliate, migliorando l'interpretazione del sistema. Il vantaggio di questo processo decisionale end-to-end sta nel ridurre gli errori intermedi nel processo di trasmissione delle informazioni e consentire all'intero sistema di avere la capacità di adattarsi a nuovi scenari.
Il controllo dei veicoli, come fase finale della guida autonoma, richiede non solo l'accuratezza del processo decisionale, ma anche la garanzia della risposta in tempo reale del sistema. Poiché i modelli di grandi dimensioni di solito hanno numerosi parametri e enormi costi computazionali, ci sono alcune sfide nella loro implementazione diretta sui sistemi montati sui veicoli. L'industria ha realizzato estese esplorazioni nella compressione del modello e nel leggero. Attraverso la tecnologia di distillazione del modello, le conoscenze essenziali nei grandi modelli vengono estratte e quindi trasferite su modelli piccoli ed efficienti per ottenere una corrispondenza perfetta con hardware a veicolo (come la serie AGX di Nvidia Drive). Questa tecnologia non solo mantiene le alte prestazioni di grandi modelli, ma garantisce anche che il tempo di risposta soddisfi i requisiti del controllo in tempo reale, svolgendo così un ruolo significativo nel processo di commercializzazione della guida autonoma L3\/L4.
Nella simulazione e nella verifica a circuito chiuso della guida autonoma, anche grandi modelli hanno dimostrato vantaggi significativi. La formazione con dati su larga scala e scene sintetiche può costruire modelli mondiali realistici e i test ad anello chiuso possono essere ottenuti in un ambiente virtuale attraverso la tecnologia gemella digitale. Questo metodo non solo riduce in modo significativo i rischi e i costi di conduzione di un gran numero di test su strade reali, ma può anche simulare vari scenari estremi e lunghi, fornendo un supporto di dati sufficiente per l'ottimizzazione iterativa del modello. Il modello EMMA di Waymo, sfruttando le piattaforme di simulazione e la tecnologia del modello di grandi dimensioni, ha raggiunto la previsione della traiettoria ad alta precisione e il processo decisionale di evitamento delle collisioni. Le sue prestazioni superano di gran lunga quelle dei tradizionali sistemi gerarchici, fornendo un nuovo approccio per la verifica a circuito chiuso dei futuri sistemi di guida completamente autonomi.
Inoltre, i grandi modelli hanno anche svolto un ruolo significativo nel migliorare la sicurezza del sistema e l'esperienza dell'utente. La guida autonoma non è semplicemente un problema tecnico; Implica anche l'interazione umana-computer e le questioni di fiducia sociale. Attraverso la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale, i grandi modelli possono ottenere conversazioni in tempo reale con i conducenti, fornire suggerimenti di guida e avvisi di emergenza e persino offrire assistenza personalizzata basata sulle emozioni del conducente. Tale design di interazione può migliorare significativamente la fiducia dei passeggeri, rendendo il sistema di guida autonomo non solo più avanzato nella tecnologia, ma anche più in linea con le esigenze degli utenti nelle applicazioni pratiche.
Quali sfide pongono i grandi modelli nella guida autonoma?
Sebbene grandi modelli abbiano mostrato un grande potenziale nel campo della guida autonoma, ci sono ancora molti problemi nel trasformarli dai risultati di laboratorio alle applicazioni commerciali. Le risorse di prestazioni e calcolo in tempo reale sono attualmente uno dei principali colli di bottiglia. I modelli di grandi dimensioni di solito hanno una vasta scala di parametri e un'elevata complessità computazionale. Generare decisioni nel livello di millisecondi pone requisiti estremamente elevati per la potenza di elaborazione della piattaforma di elaborazione in veicolo. È possibile utilizzare chip AI dedicati e grandi modelli possono essere compressi attraverso tecniche come la distillazione del modello e la quantizzazione, sforzandosi di soddisfare i requisiti di risposta in tempo reale garantendo al contempo le prestazioni.
I problemi di sicurezza e robustezza sono anche sfide fondamentali nell'applicazione di grandi modelli. Una volta che un veicolo autonomo commette un errore decisionale, le conseguenze possono essere molto gravi. Pertanto, i grandi modelli devono subire rigorosi test e verifica prima di essere messi in uso pratico per garantire che possano rispondere correttamente in vari scenari complessi ed estremi. A causa della natura "Black Box" dei grandi modelli, i loro processi decisionali interni sono spesso difficili da spiegare. Come migliorare l'interpretazione del modello garantendo al contempo ad alte prestazioni è diventato un problema urgente per le autorità di regolamentazione e le case automobilistiche da risolvere. In futuro, combinando metodi come l'apprendimento del rinforzo, la messa a punto basata sul feedback umano e i vincoli delle regole, si prevede che progettano sistemi decisionali che siano efficienti e trasparenti.
La privacy dei dati e i problemi etici non possono essere ignorati né nell'applicazione di modelli di grandi dimensioni. I sistemi di guida autonomi devono raccogliere una grande quantità di dati di veicoli, ambientali e utenti e l'archiviazione e l'uso sicuro di questi dati sono direttamente correlati alla protezione della privacy dell'utente. Come sfruttare appieno i vantaggi dei big data garantendo al contempo la sicurezza della trasmissione e dell'elaborazione dei dati è il primo problema che le autorità di regolamentazione devono affrontare. È necessario formulare severi standard di protezione dei dati e meccanismi di protezione della privacy per fornire garanzie istituzionali per l'applicazione sicura di grandi modelli nella guida autonoma.
La collaborazione tra software e hardware è anche la chiave per l'implementazione di modelli di grandi dimensioni. L'applicazione di successo di modelli di grandi dimensioni non solo dipende dall'innovazione dell'algoritmo, ma richiede anche supporto hardware ad alte prestazioni. Attualmente, i principali produttori hanno successivamente lanciato piattaforme di elaborazione a veicolo di nuova generazione, come Nvidia Drive AGX Pegasus, Atlan, ecc. Queste piattaforme forniscono garanzie hardware per l'inferenza in tempo reale e la distribuzione su larga scala di modelli di grandi dimensioni. Il continuo avanzamento della tecnologia dei sensori ha anche fornito fonti di dati più abbondanti e di alta qualità per la fusione di dati multimodale. Con il continuo miglioramento dell'intero ecosistema della guida autonoma, la profonda integrazione di software e hardware è destinata a spingere l'intero settore in un'era nuova di viaggio intelligente.
Il profondo impatto dei grandi modelli sulla tecnologia di guida autonoma non si riflette solo nei dettagli tecnici, ma ha anche innescato un passaggio di paradigma dai tradizionali sistemi modulari a end-to-end e dall'intelligenza percettiva all'intelligenza cognitiva. Il futuro sistema di guida autonomo, guidato da grandi modelli, raggiungerà una percezione ambientale di maggiore precisione, un processo decisionale e una pianificazione più flessibili, nonché un controllo dei veicoli più sicuro ed efficiente. Allo stesso tempo, raggiungerà un nuovo livello nell'interazione umana-macchina, assistenza personalizzata e sicurezza dei dati.