在科技的浪潮中，自动驾驶已然成为人类迈向未来的必由之路。然而，随着技术的不断演进，我们正逐步迈入自动驾驶3.0时代——这是一个由大模型主导的新纪元。过去，自动驾驶技术依赖于传统的算法和模型，但如今，随着人工智能的巨大进步，大型深度学习模型正以前所未有的方式塑造着自动驾驶的未来。让我们探索一下，在这个令人兴奋的时代，大模型将如何改变自动驾驶。

在大型模型中，参数数量常常达到数十亿甚至数百亿。这一庞大的规模赋予了它们处理更加复杂任务的能力。其中，大型语言模型（LLMs）尤为典型，借助海量数据集进行内容识别、总结、翻译、预测以及生成。

这一系列大型语言模型在很大程度上代表了一种名为Transformer的深度学习架构。Transformer通过追踪数据序列中的关联关系来学习上下文和语义含义。正是Transformer引领着大型语言模型的崭新时代。

在传统的神经网络模型中，通常会采用卷积操作或递归结构来处理序列数据。然而，这些方法在处理长距离依赖关系时存在一定的限制。相比之下，Transformer通过引入自注意力机制，使模型能够自动学习序列中不同位置的相关性和重要性，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

倍赛科技作为国内领先的AI基础数据服务商，具备完备的数据供给全产业链能力。可提供丰富、多样的训练数据，满足不同领域、不同模型的需求，为人工智能技术的不断进步提供坚实的数据支撑。

这项技术已经在许多领域得到了广泛应用。像GPT这类大型语言模型可以深入捕捉复杂的语义信息，实现与人类水平相媲美的交互。在医疗保健领域，这些模型能够处理图像和报告，辅助医生进行诊断。而在自动驾驶领域，它们具有分析多模态传感器数据的潜力，从而提高对复杂场景的理解和决策能力。

Bird's Eye View（BEV）模型的核心思想在于将车辆周围的3D环境数据（如来自LiDAR、摄像头等的数据）投影到鸟瞰视图平面上，生成2D地图。这样的BEV地图使我们能够更清晰地观察道路、车辆、标志等元素的位置和关系，这有助于路径规划和决策制定。BEV模型能够将来自多个传感器的输入信息整合为共享的表示，从而提供更一致和全面的环境信息。

BEV模型需要复杂的校准和数据处理，对计算资源要求高。它将3D环境数据投影到2D地图上，但会丢失一些信息。自2020年以来，人们开始结合Transformer和BEV，形成一种新的解决方案。

Transformer在处理序列数据和复杂语境方面表现出独特优势，在NLP领域得到验证。它也能处理多源数据。而BEV模型则能有效地表达空间信息。将它们结合起来，可以实现更精确的感知、更长距离的规划和更全球性的决策。

但需要指出的是，BEV模型更适合车道等平面结构，而不是对3D体积的准确描述。因此，特斯拉在2023年发布了占用网络模型，对BEV进行了升级。

与BEV相比，占用网络能够更准确地重建3D环境，从而增强感知能力。这些网络由一个学习丰富语义的编码器和一个生成3D表示的解码器组成。它们通过学习将3D表面表示为神经网络决策边界，无需依赖LiDAR点云，将感知的几何形状和语义整合在一起，以获取准确的场景信息。占用网络技术使得特斯拉能够充分利用未标记的数据，有效地补充标记的数据集，提高了安全性并减少了事故的发生。

类似于GPT的大型模型通常采用Transformer结构进行分布式训练，这激发了自动驾驶研究人员采用相似的架构进行端到端学习，甚至专门为自动驾驶设计预训练模型。

预训练使得模型能够获得强大的语义表示，从而理解复杂或异常的场景，并提升稳健的感知能力。它们也更适应新环境的变化。通过对序列进行精细建模，大型模型可以随着时间的推移推断因果关系，并更好地预测动态环境的变化。它们能够整合不同的多模态输入（如图像、点云等），实现对场景的全面理解。大型模型具有直接从传感器输入到驾驶输出进行端到端学习的能力，简化了架构设计。

大型模型的应用为L3/L4级别的自动驾驶设定了更清晰的预期。特斯拉采用了Transformer + BEV + 占用网络算法，使车辆能够更准确地理解复杂的交通情况，提供了更强的L3/L4级别的环境感知。这些优化算法为环境认知提供了高效准确的数据处理，实现了显著的感知、决策和控制进步。辅助实时规划和决策使得在复杂环境中安全驾驶成为可能，为商业应用奠定了基础。

尽管大模型在自动驾驶中的应用仍处于早期阶段，但目前仍存在着多种挑战，如多模态融合、大量计算需求、车载部署以及智能车辆的安全性和一致性等问题。然而，随着优化和应用的推进，大型模型在自动驾驶中的作用可能会迅速增加。

目前，激光雷达仍然是智能汽车的主要辅助传感器，具备卓越的距离和空间精度。结合多传感器融合技术，可以实现全方位的感知，提供更高级别的冗余。此外，随着技术的进步和规模化生产，激光雷达的成本也将逐步降低。短期内，预计激光雷达仍将保持其重要性。但新型传感器，如4D成像雷达，可能会成为未来智能汽车的新选择。4D雷达将俯仰角感知添加到传统雷达中，呈现了丰富的点云图像，包括目标和环境的距离、速度和角度信息。它们适应了更复杂的条件，如小型、被遮挡的和静止的横向移动物体。预计这种新技术将迅速应用于中高端和自动驾驶车型中。

在大型模型和传感器成本下降的推动下，自动驾驶正在全面向着L3+级别发展。L3+级别在很大程度上依赖于计算机视觉，需要实时传感器数据处理来构建驾驶环境，以供预测和决策，这带来了算法准确性和实时性方面的挑战。目前，监督学习仍然是主要方法，需要大量标注数据集进行训练和优化。根据Dimensional Research的全球调查，72%的人认为需要超过10万个训练数据来确保模型的有效性和可靠性。同时，96%的人在训练模型时遇到了训练数据质量/数量不足和标注人员问题。

鉴于巨大的数据需求，人机协同标注将成为新的范式，提高效率并节省成本。与此同时，L3+级别的自动驾驶需要大量的3D点云数据支持，标注难度高，这给行业带来了更大的挑战。

倍赛科技专注于提供专业的数据集，用于AI算法模型的开发和训练。自成立以来，建立了一套完整的AI全生命周期软件及服务体系，涵盖了从数据标注、AI数据管理到模型训练的全方位支持。点云标注套件特别针对自动驾驶领域，提供了2D&3D传感器融合标注、语义分割、3D物体跟踪等功能，实现了自动化标注，效率提升了82%，已成为行业标杆。此外，倍赛科技还率先推出了4D BEV数据标注支持，为强大的L3+算法数据提供训练。