Tradiční autonomní systémy rozhodování o řízení se často spoléhají na modulární design. Od vnímání životního prostředí, plánování rozhodování po kontrolu vozidel, každý subsystém pracuje nezávisle a spolupracuje provoz vozidla. Ve složitých dopravních scénářích je tato hierarchická architektura náchylná k problémům, jako jsou kumulativní chyby, ztráta informací a nedostatečný výkon v reálném čase. Velké modely postupně mění tuto situaci s masivními parametry, mezimodálními schopnostmi zpracování dat a paradigmatem učení end-to-end. Může nejen dosáhnout efektivní fúze údajů o multisenzoru na úrovni vnímání, ale také naplánovat přiměřenější strategie řízení pro vozidla prostřednictvím hlubokého sémantického porozumění a logického uvažování na úrovni rozhodování, čímž se zvyšuje celkovou bezpečnost a robustnost.
Výhody velkých modelů při autonomní jízdě
Proces vývoje samotné technologie autonomní jízdy prošel několika fázemi, od časného asistovaného řízení po postupný přechod k plně autonomnímu řízení. První systémy se většinou spoléhaly na jednoduchou detekci objektů a kontrolu pravidel. S rozvojem hlubokého učení má přijetí metod, jako jsou CNN, RNN a dokonce GAN, neustále zlepšovalo vnímání životního prostředí a rozhodovací schopnosti. Technologie kombinující reprezentaci a transformátoru Bird's Eye) navíc do jisté míry vyrovnal nedostatky tradičních metod v časoprostorovém modelování. Lze říci, že zavedení velkých modelů zásadně přetváří celkovou architekturu autonomních jízdních systémů a v budoucnu položí pevný základ pro komercializaci hladin L3, L4 a dokonce i L5.
Modelová architektura založená na transformátoru obvykle přijímá mechanismus sebepoznání, který dokáže zachytit závislosti na dlouhé vzdálenosti, čímž výrazně zlepšuje globalitu a přesnost zpracování informací. Prostřednictvím přístupu před tréninkovým jemným jemným jemným jemným jemným tréninkem je model předem vyškolen na rozsáhlých neznačených dat a poté jemně vyladěn pro konkrétní autonomní řidičské úkoly. To nejen snižuje spoléhání se na velké množství označených dat, ale také umožňuje modelu mít dobré migrační schopnosti napříč doménami. Multimodální velké modely mohou současně zpracovat různé datové formy, jako jsou obrázky, bodové mraky a radarová data, dosažení skoku z „vidění“ k „porozumění“ a obdaření autonomních hnacích systémů s kognitivními schopnostmi podobnými těm u lidí.
Specifické použití velkých modelů při autonomní jízdě
V autonomních jízdních systémech se aplikace velkých modelů odráží hlavně ve více aspektech, jako je vnímání životního prostředí, rozhodování a plánování a kontrola vozidel. Pokud jde o vnímání životního prostředí, tradiční systémy se spoléhají hlavně na data jediného senzoru pro detekci cíle a sémantickou segmentaci. Avšak vzhledem k omezením osvětlení, počasí a samotných senzorů mají často potíže s řešením složitých scénářů. Prostřednictvím technologie multimodálních datových fúzí mohou velké modely integrovat různá data, jako jsou kamery, lidary, radary v milimetru a vysoce přesné mapy, aby vytvořily bohatší a přesnější reprezentaci prostředí. Například model vizuálního jazyka (VLA) může současně extrahovat vizuální informace a sémantické informace v obrázku a vykazuje extrémně vysokou přesnost při detekci překážek, předpovídat chování pro chodce a posuzovat podmínky silnic. Poté, co jsou informace o více senzorch hluboce fúzovány velkým modelem, je nejen zvýšená robustnost detekce cíle, ale také lze predikci dynamických scén dosáhnout pomocí analýzy časových řad a poskytuje spolehlivější vstup pro rozhodování o vozidle.
Na úrovni rozhodování a plánování se tradiční autonomní jízdní systémy obvykle spoléhají na předem nastavená pravidla nebo algoritmy plánování založených na modelu, aby převedly výsledky vnímání na rozhodnutí o plánování cest a akční rozhodnutí. Tato metoda je však náchylná k selhání, když čelí složitým provozním podmínkám, které nikdy předtím nebyly vidět, a návrh rozhraní mezi každým modulem je poněkud rigidní, což ztěžuje dosažení optimalizace end-to-end. Prostřednictvím rámce učení end-to-end mohou velké modely přímo extrahovat klíčové informace z dat surových senzorů a generovat příkazy řízení vozidel prostřednictvím vlastního logického uvažování. DriveGPT -4 a LanguaGemPC prokázaly potenciál použití velkých modelů pro rozhodování s více úkoly. Jejich modely mohou nejen generovat přiměřené strategie řízení ve složitých scénářích, ale také poskytovat podrobná vysvětlení, což zvyšuje interpretovatelnost systému. Výhodou tohoto rozhodování o koncovém toku spočívá ve snižování přechodných chyb v procesu přenosu informací a umožňující celému systému schopnost přizpůsobit se novým scénářům.
Řízení vozidla, jako poslední krok autonomního řízení, vyžaduje nejen přesnost rozhodování, ale také záruku reakce systému v reálném čase. Protože velké modely mají obvykle četné parametry a obrovské výpočetní náklady, existují určité výzvy v jejich přímém nasazení na systémech namontovaných na vozidle. Průmysl provedl rozsáhlé zkoumání komprese modelu a lehkém. Prostřednictvím technologie destilace modelu jsou základní znalosti ve velkých modelech extrahovány a poté přeneseny na malé a efektivní modely, aby se dosáhlo perfektního shody s hardwarem ve vozidle (jako je řada Nvidia Drive AGX). Tato technologie si nejen zachovává vysoký výkon velkých modelů, ale také zajišťuje, že doba odezvy splňuje požadavky kontroly v reálném čase, čímž hraje významnou roli v komercializačním procesu autonomního řízení L3\/L4.
Při simulaci a ověření autonomního řízení v uzavřené smyčce také velké modely prokázaly významné výhody. Školení s rozsáhlými daty a syntetickými scénami může konstruovat realistické světové modely a testování s uzavřenou smyčkou lze dosáhnout ve virtuálním prostředí prostřednictvím technologie digitálních dvojčat. Tato metoda nejen významně snižuje rizika a náklady na provádění velkého počtu testů na reálných silnicích, ale také může rychle simulovat různé extrémní a dlouhodobé scénáře a poskytuje dostatečnou podporu údajů pro iterativní optimalizaci modelu. Model EMMA Waymo, pomocí simulačních platforem využívajících simulační platformy a technologii s velkým modelem, dosáhl vysoce přesné predikce trajektorie a rozhodování o vyhýbání se kolizi. Jeho výkon daleko převyšuje výkonnost tradičních hierarchických systémů a poskytuje nový přístup pro ověření uzavřené smyčky budoucích plně autonomních jízdních systémů.
Kromě toho velké modely také hrály významnou roli při zvyšování zabezpečení systému a uživatelské zkušenosti. Autonomní řízení není pouze technickým problémem; Zahrnuje také problémy s interakcí s lidským počítačem a sociální důvěru. Prostřednictvím technologie zpracování přirozeného jazyka mohou velké modely dosáhnout konverzací v reálném čase s řidiči, poskytnout návrhy na řízení a nouzová upozornění a dokonce nabízet personalizovanou pomoc na základě emocí řidiče. Takový návrh interakce může výrazně posílit důvěru cestujících, takže autonomní systém řízení nejen pokročilejší v technologii, ale také v souladu s potřebami uživatelů v praktických aplikacích.
Jaké výzvy představují velké modely při autonomní jízdě?
Ačkoli velké modely prokázaly velký potenciál v oblasti autonomního řízení, stále existuje mnoho problémů při jejich přeměně z laboratorních úspěchů na komerční aplikace. Výkon a výpočetní zdroje v reálném čase jsou v současné době jedním z hlavních úzkých míst. Velké modely mají obvykle rozsáhlé parametry a vysokou výpočetní složitost. Pro generování rozhodnutí v milisekundové úrovni představuje extrémně vysoké požadavky na výpočetní sílu výpočetní platformy ve vozidle. Mohou být použity vyhrazené čipy AI a velké modely mohou být komprimovány technikami, jako je destilace modelu a kvantizace, snažit se splnit požadavky na odezvu v reálném čase a zajistit výkon.
Problémy bezpečnosti a robustnosti jsou také hlavními výzvami při uplatňování velkých modelů. Jakmile autonomní vozidlo udělá chybu rozhodování, mohou být důsledky velmi závažné. Proto musí velké modely podstoupit přísné testování a ověření, než budou uvedeny do praktického použití, aby se zajistilo, že mohou správně reagovat v různých komplexních a extrémních scénářích. Vzhledem k povaze velkých modelů „černé skříňky“ je často obtížné vysvětlit jejich interní rozhodovací procesy. Jak zvýšit interpretovatelnost modelu a zároveň zajistit, aby se vysoký výkon stal naléhavým problémem pro regulační orgány a automobilové výrobce. V budoucnu se očekává, že kombinací metod, jako je učení posílení, jemné doladění založené na lidské zpětné vazbě a omezení pravidel, navrhne rozhodovací systémy, které jsou efektivní a transparentní.
Ochrana osobních údajů a etických otázek nelze ignorovat ani při aplikaci velkých modelů. Autonomní jízdní systémy musí shromažďovat velké množství vozidel, environmentálních a uživatelských dat a bezpečné ukládání a použití těchto dat přímo souvisí s ochranou soukromí uživatele. Jak plně využít výhody velkých dat a zároveň zajistit, aby zabezpečení přenosu a zpracování dat je prvním problémem, který musí regulační orgány řešit. Je nutné formulovat přísné standardy ochrany údajů a mechanismy ochrany soukromí pro ochranu soukromí, aby se poskytovaly institucionální záruky pro bezpečné použití velkých modelů při autonomní jízdě.
Klíčem k implementaci velkých modelů je také spolupráce mezi softwarem a hardwarem. Úspěšná aplikace velkých modelů závisí nejen na inovacích algoritmů, ale také vyžaduje vysoce výkonnou podporu hardwaru. V současné době hlavní výrobci postupně spustili novou generaci výpočetních platforem ve vozidle, jako je Nvidia Drive AGX Pegasus, Atlan atd. Tyto platformy poskytují hardwarové záruky pro inference v reálném čase a rozsáhlé nasazení velkých modelů. Nepřetržitý pokrok v technologii senzorů také poskytl hojnější a vysoce kvalitní zdroje dat pro multimodální fúzi dat. S neustálým zlepšováním celého ekosystému autonomního řízení je hluboká integrace softwaru a hardwaru povinna celé odvětví vést do zcela nové éry inteligentního cestování.
Hluboký dopad velkých modelů na autonomní jízdní technologii se odráží nejen v technických detailech, ale také vyvolal posun paradigmatu z tradičních modulárních systémů na end-to-end a od percepční inteligence k kognitivní inteligenci. Budoucí autonomní systém jízdy vedený velkými modely dosáhne vnímání environmentálního prostředí, flexibilnější rozhodování a plánování, jakož i bezpečnější a efektivnější kontrolu vozidel. Současně dosáhne nové úrovně interakce s lidským strojem, personalizovanou pomoc a zabezpečení dat.