Tradycyjne autonomiczne systemy decyzyjne prowadzące często opierają się na modułowym projekcie. Od postrzegania środowiska, planowania decyzyjnego po kontrolę pojazdu, każdy podsystem działa niezależnie i wspólnie kontroluje działanie pojazdu. W złożonych scenariuszach ruchu ta hierarchiczna architektura jest podatna na problemy, takie jak skumulowane błędy, utrata informacji i niewystarczająca wydajność w czasie rzeczywistym. Duże modele stopniowo zmieniają tę sytuację z ich masywnymi parametrami, możliwościami przetwarzania danych między modnymi i paradygmatami uczenia się kompleksowego do końca. Może to nie tylko osiągnąć skuteczne połączenie danych wieloziomowych na poziomie percepcji, ale także zaplanować bardziej rozsądne strategie jazdy pojazdów poprzez głębokie zrozumienie semantyczne i logiczne rozumowanie na poziomie decyzyjnym, zwiększając w ten sposób ogólne bezpieczeństwo i solidność.
Zalety dużych modeli w autonomicznej jazdy
Proces rozwoju samej technologii autonomicznej jazdy przeszedł przez wiele etapów, od wczesnej asystej jazdy po stopniowe przejście po w pełni autonomiczną jazdę. Wczesne systemy opierały się głównie na prostym wykryciu obiektów i kontroli reguł. Wraz z rozwojem głębokiego uczenia się przyjęcie metod takich jak CNN, RNN, a nawet GAN stale ulepszało możliwości postrzegania środowiska i podejmowania decyzji. Ponadto technologia łącząca reprezentację BEV (widok na ptaka) i transformator ma w pewnym stopniu złożone z powodu niedoborów tradycyjnych metod w modelowaniu przestrzenno-czasowym. Można powiedzieć, że wprowadzenie dużych modeli zasadniczo przekształca ogólną architekturę autonomicznych systemów jazdy, co stanowi solidne podstawy do komercjalizacji poziomów L3, L4, a nawet L5 w przyszłości.
Modelowa architektura oparta na transformatorze zwykle przyjmuje mechanizm samodoskonalenia, który może uchwycić zależności na duże odległości, tym samym znacznie poprawiając globalność i dokładność przetwarzania informacji. Dzięki podejściu do strojenia przed treningiem model jest wstępnie wyszkolony na dużych nieznakowanych danych, a następnie dopracowany do określonych autonomicznych zadań jazdy. To nie tylko zmniejsza poleganie na dużej ilości oznaczonych danych, ale także umożliwia modelu dobre możliwości migracji między domenami. Multimodalne duże modele mogą jednocześnie przetwarzać różne formy danych, takie jak obrazy, chmury punktowe i dane radarowe, osiągając skok od „widzenia” do „zrozumienia” i wyposażania autonomicznych systemów jazdy z możliwościami poznawczymi podobnymi do ludzi.
Konkretne zastosowanie dużych modeli w autonomicznej jazdy
W autonomicznych systemach jazdy zastosowanie dużych modeli znajduje głównie w wielu aspektach, takich jak postrzeganie środowiska, podejmowanie decyzji i planowanie oraz kontrola pojazdu. Jeśli chodzi o postrzeganie środowiska, tradycyjne systemy opierają się głównie na danych pojedynczego czujnika do wykrywania celu i segmentacji semantycznej. Jednak ze względu na ograniczenia oświetlenia, pogody i samych czujników często mają trudności z radzeniem sobie ze złożonymi scenariuszami. Dzięki technologii fuzji danych multimodalnej duże modele mogą zintegrować różne dane, takie jak kamery, lidary, radary fali milimetrowej i mapy precyzyjne, aby stworzyć bardziej bogatą i dokładną reprezentację środowiska. Na przykład model działania wizualnego (VLA) może jednocześnie wyodrębnić informacje wizualne i informacje semantyczne na obrazie oraz wykazuje wyjątkowo wysoką dokładność w wykrywaniu przeszkód, przewidywania zachowań pieszych i oceniania warunków drogowych. Po tym, jak informacje o wielu czujnikach są głęboko połączone przez duży model, nie tylko ulepszona jest solidność wykrywania celu, ale także przewidywanie scen dynamicznych można osiągnąć poprzez analizę szeregów czasowych, zapewniając bardziej niezawodne wkład w podejmowanie decyzji pojazdu.
Na poziomie podejmowania decyzji i planowania tradycyjne autonomiczne systemy jazdy zwykle polegają na wstępnie ustawionych regułach lub algorytmach planowania opartych na modelu w celu przekształcenia wyników postrzegania na decyzje dotyczące planowania ścieżki i decyzji działania. Jednak ta metoda jest podatna na awarię, gdy stawiano czoła złożonym warunkom ruchu, które nigdy wcześniej nie były widoczne, a konstrukcja interfejsu między każdym modułem jest raczej sztywna, co utrudnia osiągnięcie kompleksowej optymalizacji. Dzięki kompleksowej strukturze uczenia się duże modele mogą bezpośrednio wyodrębniać kluczowe informacje z surowych danych czujnika i generować polecenia kontroli pojazdu poprzez nieodłączne logiczne rozumowanie. DriveGpt -4 i Languagempc wykazali potencjał używania dużych modeli do podejmowania decyzji wielozadaniowych. Ich modele mogą nie tylko generować rozsądne strategie jazdy w złożonych scenariuszach, ale także dostarczyć szczegółowych wyjaśnień, zwiększając interpretację systemu. Zaletą tego kompleksowego podejmowania decyzji jest zmniejszenie błędów pośrednich w procesie transmisji informacji i umożliwienie całego systemu możliwości dostosowania się do nowych scenariuszy.
Kontrola pojazdu, jako ostatni krok autonomicznej jazdy, wymaga nie tylko dokładności podejmowania decyzji, ale także gwarancji reakcji systemu w czasie rzeczywistym. Ponieważ duże modele mają zwykle liczne parametry i ogromne koszty obliczeniowe, istnieją pewne wyzwania w ich bezpośrednim wdrażaniu w systemach montowanych na pojazdach. Przemysł dokonał szeroko zakrojonych badań kompresji modelu i lekkiej. Dzięki technologii destylacji modelowej niezbędna wiedza w dużych modelach jest wyodrębniana, a następnie przenoszona do małych i wydajnych modeli, aby osiągnąć idealne dopasowanie do sprzętu w pojazdach (takich jak seria NVIDIA Drive AGX). Technologia ta zachowuje nie tylko wysoką wydajność dużych modeli, ale także zapewnia, że czas reakcji spełnia wymagania kontroli w czasie rzeczywistym, odgrywając w ten sposób znaczącą rolę w procesie komercjalizacji autonomicznej jazdy L3\/L4.
W symulacji i weryfikacji pętli zamkniętej autonomicznej jazdy duże modele wykazały również znaczne zalety. Szkolenie z dużymi danymi i scenami syntetycznymi może konstruować realistyczne modele światowe, a testy zamkniętej pętli można osiągnąć w wirtualnym środowisku za pośrednictwem cyfrowej technologii bliźniaczej. Ta metoda nie tylko znacząco zmniejsza ryzyko i koszty przeprowadzania dużej liczby testów na prawdziwych drogach, ale może również szybko symulować różne scenariusze ekstremalne i długoterminowe, zapewniając wystarczające wsparcie danych dla iteracyjnej optymalizacji modelu. Model Waymo EMMA, wykorzystując platformy symulacyjne i technologię dużych modeli, osiągnął prognozę trajektorii i podejmowanie decyzji dotyczących unikania kolizji. Jego wydajność znacznie przekracza tradycyjne systemy hierarchiczne, zapewniając nowe podejście do weryfikacji zamkniętej pętli w przyszłości w pełni autonomicznych systemach jazdy.
Ponadto duże modele odegrały również znaczącą rolę w zwiększaniu bezpieczeństwa systemu i wrażenia użytkownika. Autonomiczna jazda jest nie tylko problemem technicznym; Obejmuje to również problemy z interakcjami między człowiekiem-komputer i problemy ze społeczeństwem. Dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego duże modele mogą prowadzić rozmowy w czasie rzeczywistym z kierowcami, dostarczać sugestie dotyczące jazdy i alarmów awaryjnych, a nawet oferować spersonalizowaną pomoc w oparciu o emocje kierowcy. Taki projekt interakcji może znacznie zwiększyć zaufanie pasażerów, dzięki czemu autonomiczny system jazdy nie tylko bardziej zaawansowany technologią, ale także bardziej zgodnie z potrzebami użytkowników w praktycznych aplikacjach.
Jakie wyzwania stanowią duże modele podczas autonomicznej jazdy?
Chociaż duże modele wykazały duży potencjał w dziedzinie autonomicznej jazdy, wciąż istnieje wiele problemów w przekształcaniu ich z osiągnięć laboratoryjnych w zastosowania komercyjne. Wydajność i zasoby obliczeniowe w czasie rzeczywistym są obecnie jednym z głównych wąskich gardeł. Duże modele zwykle mają dużą skalę parametrów i wysoką złożoność obliczeniową. W celu wygenerowania decyzji na poziomie milisekundowym stanowi wyjątkowo wysokie wymagania dotyczące siły obliczeniowej platformy obliczeniowej. Można zastosować dedykowane układy AI, a duże modele można kompresować za pomocą technik takich jak destylacja modelu i kwantyzacja, dążąc do spełnienia wymagań reagowania w czasie rzeczywistym przy jednoczesnym zapewnieniu wydajności.
Kwestie bezpieczeństwa i solidności są również podstawowymi wyzwaniami w stosowaniu dużych modeli. Gdy autonomiczny pojazd popełnił błąd decyzyjny, konsekwencje mogą być bardzo poważne. Dlatego duże modele muszą przejść ścisłe testowanie i weryfikację, zanim zostaną wprowadzone w praktyczne użycie, aby zapewnić, że mogą one odpowiedzieć poprawnie w różnych złożonych i ekstremalnych scenariuszach. Ze względu na charakter dużych modeli „czarnej skrzynki” ich wewnętrzne procesy decyzyjne są często trudne do wyjaśnienia. Jak zwiększyć interpretację modelu, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność, stał się pilnym problemem dla organów regulacyjnych i producentów samochodów do rozwiązania. W przyszłości, łącząc metody, takie jak uczenie się wzmocnienia, dopracowanie oparte na ludzkich informacjach zwrotnych i ograniczenia reguł, oczekuje się, że zaprojektuje systemy decyzyjne, które są zarówno wydajne, jak i przejrzyste.
Prywatność danych i kwestie etyczne nie można zignorować żadnego z zastosowania dużych modeli. Autonomiczne systemy jazdy muszą zebrać dużą ilość danych pojazdów, środowiska i użytkowników, a bezpieczne przechowywanie i wykorzystanie tych danych są bezpośrednio związane z ochroną prywatności użytkowników. Jak w pełni wykorzystać zalety dużych zbiorów danych, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo transmisji danych i przetwarzania, jest pierwszym problemem, którym organy regulacyjne muszą rozwiązać. Konieczne jest sformułowanie surowych standardów ochrony danych i mechanizmów ochrony prywatności w celu zapewnienia gwarancji instytucjonalnych dla bezpiecznego zastosowania dużych modeli podczas autonomicznej jazdy.
Współpraca między oprogramowaniem a sprzętem jest również kluczem do wdrożenia dużych modeli. Udane zastosowanie dużych modeli zależy nie tylko od innowacji algorytmu, ale także wymaga wysokiej wydajności obsługi sprzętowej. Obecnie główni producenci sukcesywnie wprowadzili platformy obliczeniowe nowej generacji, takie jak NVIDIA Drive Agx Pegasus, Atlan itp. Platformy te zapewniają gwarancje sprzętowe dla wnioskowania w czasie rzeczywistym i na dużą skalę dużych modeli. Ciągłe postęp technologii czujników zapewniło również bardziej obfite i wysokiej jakości źródła danych do łączenia danych. Wraz z ciągłym doskonaleniem całego ekosystemu autonomicznego jazdy, głęboka integracja oprogramowania i sprzętu musi doprowadzić całą branżę w zupełnie nową erę inteligentnych podróży.
Głęboki wpływ dużych modeli na technologię autonomicznej jazdy znajduje nie tylko odzwierciedlenie w szczegółach technicznych, ale także wywołał przejście paradygmatu z tradycyjnych systemów modułowych na kompleksowe i od inteligencji percepcyjnej do inteligencji poznawczej. Przyszły autonomiczny system jazdy, prowadzony przez duże modele, osiągnie wyższą precyzyjną percepcję środowiskową, bardziej elastyczne podejmowanie decyzji i planowania, a także bezpieczniejszą i wydajniejszą kontrolę pojazdu. Jednocześnie osiągnie nowy poziom interakcji ludzkiej maszyny, spersonalizowanej pomocy i bezpieczeństwa danych.