Car-GPT：大语言模型会成为自动驾驶的终极答案吗？

1928年，伦敦深陷严重的公共卫生危机，肺炎、结核病和脑膜炎等细菌性疾病肆虐。科学家和医生们被困在无菌实验室里，用传统医疗手段反复试错，陷入无休止的僵局。

就在这年九月，一个意外事件改写了人类历史。苏格兰医生亚历山大·弗莱明忘记盖上培养皿（就是生物课上用过的透明圆盒），导致霉菌污染。他敏锐地发现：所有靠近霉菌的细菌都死了，而远处的却存活下来。

"那些霉菌分泌物究竟是什么？"弗莱明追根究底，最终发现霉菌中的青霉素成分具有强大杀菌作用。这个意外突破催生了现代抗生素——当医学界固守既有研究范式时，青霉素成了意料之外的救星。

自动驾驶技术可能正经历类似的转折。2010年代的主流是"模块化"方案：将自动驾驶系统拆分为感知（识别环境）、定位（确定车辆位置）、规划（生成行驶路径并构建车辆"大脑"）等独立模块，最终由控制模块输出"右转20度"等指令。这套方法论曾被视为金科玉律。

但十年后，企业开始押注"端到端学习"：用单一神经网络替代所有模块，直接预测转向和加速指令。不过正如我们预想的一样，这里面有一些黑箱问题。

然而这些方法虽为人熟知，却始终未能真正解决自动驾驶的难题。此刻我们不禁要问："正在颠覆世界的大语言模型（LLMs），会不会成为自动驾驶领域的意外之解？"

本文就将探讨这个命题——我们将首先通俗解读大语言模型的本质，继而深入剖析它赋能自动驾驶的三大革命性路径。

前言：大语言模型是什么？

在阅读本文前，请容我声明：我绝非LLM专家。正因如此，我太理解学习它的痛苦——当你搜索"如何学习大语言模型"，首先会看到3个推销电子书的广告（内容空洞），接着是20份"终极学习路线图"和GitHub仓库，而所有这些的"第一步"往往是观看2小时视频教程（至于第54步是什么？没人知道，因为路线图实在太——长——了！）。

与其让各位重蹈我的覆辙，不如我用三个核心概念带你看透LLM的本质：

1. Token化
2. Transformer架构
3. 语言处理机制

Token化：文字的密码本

当你向ChatGPT输入文字时，它返回的看似是文本，实则暗藏玄机：你的语句首先会被拆解成token（语义单元）。

但究竟什么是token？简单来说，token可以是单词、字符或任何我们定义的语义单元。试想——当你把句子输入神经网络时，总不可能直接传送文字本身吧？

神经网络的输入必须是数字，因此需要将文本转化为数字序列，这个过程就是token化。比如英文单词"cat"可能被编码为[1273]，而中文词组"自动驾驶"可能被拆分为[5021, 3864]两个token。

不同的模型（如ChatGPT、LLAMA等）对token有着不同的定义方式：可能是一个完整单词、子词单元，甚至是单个字符。这种灵活性让模型既能处理常规词汇，也能解析复杂文本。

以英语为例：

• 单词级编码：简单如冠词"a"可能对应token 1
• 子词分解：长单词"abracadabra"可能被拆解为token 121
  （而中文处理更复杂，"自动驾驶"可能被拆分为"自动"+"驾驶"两个子词单元）

这种动态编码机制就像给语言装上了智能乐高：

1. 基础模块：高频词保留完整编码（如"the"）
2. 组合拼装：生僻词通过子词拼接（如"blockchain"→"block"+ "chain"）
3. 跨语种适配：中文采用字符/词组混合编码

Transformer架构：语言理解的革命性突破

既然我们已经掌握如何将句子转化为数字序列，现在终于可以让这些数字流入神经网络了！其核心架构可概括为以下黄金三角：

当前主流模型架构主要分为三大流派，但万变不离其宗——它们都建立在Transformer核心模块之上：

• 编码器-解码器派（如BART、T5）
  • 适用场景：机器翻译等序列生成任务
  • 工作流程：编码器压缩语义→解码器逐步生成
• 纯编码器派（如BERT）
  • 典型应用：文本分类、实体识别
  • 特点：仅保留Transformer编码器堆栈
• 纯解码器派（如GPT系列）
  • 核心优势：自回归文本生成
  • 运行机制：通过掩码注意力实现单向预测

所有架构都包含这些Transformer核心组件：

• 多头注意力机制（Multi-head Attention）
• 层标准化（Layer Norm）
• 残差连接（Add & Norm）
• 交叉注意力（Cross-Attention）

当您输入"自动驾驶是..."时，模型通过以下步骤预测下一个词：

1. 计算当前所有token的注意力权重
2. 在解码器层进行数十亿次矩阵运算
3. 输出数万维的概率分布（如"未来"概率35%，"趋势"概率28%）
4. 通过top-k采样选定最终输出

这本质上就是一系列注意力模块的组合，最终产生输出。那么这种词语预测究竟是如何工作的呢？

输出/下一个词预测机制

编码器的使命
通过学习特征和上下文理解，编码器构建了语义的"地图"。但解码器在做什么？

解码器的多面性

• 目标检测领域 → 预测边界框（Bounding Boxes）
• 图像分割领域 → 生成遮罩（Segmentation Masks）
• 语言模型领域 → 进行"下一个词预测"（Next-Word Prediction）

语言生成的本质
我们的解码器实际上是在生成词元（tokens）序列：

1. 接收编码器输出的语义表征
2. 通过自回归方式逐步预测词元编号
3. 每个预测步骤都基于前文生成的整个序列

完整模型特性
如上图所示，这个架构具有以下核心特征：

• 动态上下文窗口（处理可变长度输入）
• 概率化输出（每个词元都带置信度评分）
• 温度参数调控（控制生成结果的创造性）

在掌握这些基础概念后，还有更多关键技术需要探索(题外话)：

Transformer核心进阶

• 注意力机制变体（缩放点积注意力、相对位置编码）
• Transformer-XL等改进架构
• 稀疏注意力优化技术

模型训练方法论

• 少样本学习（Few-shot Learning）
• 预训练（Pretraining）与微调（Finetuning）范式
• 提示工程（Prompt Engineering）

好吧...但这和自动驾驶汽车有什么关系？我想是时候进入第二阶段了。

当Chat-GPT遇见自动驾驶

我们已经解释完了困难的部分。剩下的就是："如何将其适配到自动驾驶？"。仔细想想，我们应该需要做以下改变：

我们的输入现在变成了图像、传感器数据（激光雷达点云、毫米波雷达点云等）、甚至是算法数据（车道线、物体等）。所有这些都可以被"token化"，就像视觉Transformer或视频视觉Transformer所做的那样。
我们的Transformer模型基本保持不变，因为它只处理token，与输入类型无关。
输出取决于我们要执行的任务集。可以是解释图像中发生的情况，也可以是像变道这样的直接驾驶任务。
那么，从结果反推：

大语言模型能解决哪些自动驾驶任务？
自动驾驶涉及众多任务，但并非所有都适合用GPT处理。目前最活跃的研究领域包括：

环境感知：基于输入图像描述周边环境，识别物体数量等...
路径规划：根据图像、鸟瞰图或感知结果，判断应采取的行动（继续行驶、让行等）
数据生成：运用"扩散模型"生成训练数据及各种驾驶场景
智能问答：创建聊天界面，让大语言模型基于场景回答问题

大语言模型在环境感知中的应用

在感知系统中，输入通常是一系列图像，输出则是物体检测、车道识别等结果。基于大语言模型的感知任务主要聚焦三大核心功能：

1. 目标检测（Detection）
   • 实时识别车辆、行人、交通标志等关键要素
   • 示例：输入道路图像 → 输出"左侧3米处有自行车骑行者"
2. 行为预测（Prediction）
   • 预判交通参与者的运动轨迹
   • 示例：分析连续帧 → 输出"前方卡车可能在5秒后变道"
3. 多目标跟踪（Tracking）
   • 跨帧持续追踪特定目标
   • 示例：视频流处理 → 输出"行人A正以1.5m/s速度横穿马路"

典型应用场景如图示：当向Chat-GPT发送道路图像并请求描述时，它能生成类似人类的环境解读："当前处于城市十字路口，东向车道有两辆轿车等待红灯，人行道上有三名行人..."

其他模型如HiLM-D和MTD-GPT同样具备这种能力，部分模型还能处理视频数据。像PromptTrack这样的模型，甚至可以像4D感知系统那样为物体分配唯一ID（例如"前方这辆车的编号是#3"）。

在该模型中，多视角图像被输入到一个编码器-解码器网络中，该网络经过训练可以预测物体的标注信息（如边界框和注意力热图）。这些热图随后会与类似"找出正在右转的车辆"这样的提示语相结合。接下来的模块会通过匈牙利算法(Hungarian Algorithm)等二分图匹配算法，确定3D边界框的定位并分配唯一ID。

虽然很酷，但这还不是目前大语言模型在自动驾驶领域的"最佳"应用场景：

大语言模型在决策、导航与路径规划中的应用

既然Chat-GPT能识别图像中的物体，那它理应也能告诉你该如何应对这些物体，不是吗？这正是路径规划的核心任务——基于实时感知数据，制定从A点到B点的行驶策略。

虽然已有众多模型专攻此领域，但最令我印象深刻的是Talk2BEV系统：

规划模型与纯感知模型的本质区别在于：前者需要学习人类驾驶行为，从而推荐最优行驶决策。同时，我们将输入数据从多视角图像转换为鸟瞰图——这种视角更易于理解驾驶场景。

该模型兼容LLaVA和ChatGPT4两大架构，其系统设计如下图所示：

如图所示，这套系统并非完全基于"提示词"驱动——其核心仍依赖鸟瞰图感知模型进行物体检测，但通过大语言模型实现了三大增强功能：智能区域裁剪、重点区域关注以及路径预测。这就是所谓的"语言增强型鸟瞰图"技术。

另一些模型如DriveGPT则采用不同范式：先将感知结果输入Chat-GPT，通过微调直接输出行驶轨迹。这种端到端训练方式展现了另一种技术路径。

虽然可以继续深入探讨，但核心要点已经明确。总结来看：

输入处理

• 原始图像经过token化处理
• 或直接采用感知算法输出（鸟瞰图等）

模型融合

• 将现有技术（鸟瞰图感知、二分图匹配等）
• 与语言提示（如"识别移动车辆"）智能结合

任务适配

• 主要通过调整三要素实现：
  1. 训练数据集
  2. 损失函数
  3. 精细微调策略

至于智能问答应用，其原理大同小异。现在让我们聚焦大语言模型在自动驾驶的最后一项应用：

大语言模型在图像生成领域的突破

用过Midjourney和DALL-E吗？是不是觉得惊艳？但在自动驾驶领域，还有更震撼的应用——比如Wayve推出的GAIA-1模型。这个突破性架构能够直接根据文本和图像输入生成连续视频，效果如下图所示：

该架构采用多模态输入——图像数据、驾驶操作指令和文本提示，通过内置的"世界模型"（即对物理世界及其交互关系的深度理解）来生成逼真视频。

更多精彩案例可参阅Wayve官方YouTube频道及其专题技术博客。

无独有偶，MagicDrive系统同样展现了惊人能力——它将感知模块的输出作为输入，动态生成逼真驾驶场景：

其他模型如"Driving Into the Future"和"Driving Diffusion"则能基于当前场景直接生成未来交通情境。至此您已理解核心价值：我们可以无限生成多样化场景，为模型训练提供海量数据，形成持续自我强化的正向循环。

我们已经完整看到大语言模型在自动驾驶中的三大应用体系：

1. 环境感知（Perception）
2. 决策规划（Planning）
3. 场景生成（Generation）

但真正关键的问题是...

我们真的能信任自动驾驶中的大语言模型吗？

这个问题的核心在于：如果模型出现"幻觉"怎么办？就像ChatGPT有时会给出荒谬回答那样。记得我刚进入自动驾驶领域时，主流厂商就对深度学习持怀疑态度——因为它不够"确定性"（他们当时的说法）。

技术信任危机

1. 黑箱困境
   • 端到端系统难以普及的主因
   • 当前LLM的可解释性甚至比传统DL模型更差
2. 现实应用差距
   • LLM被"在线"使用的案例较少（即实车路测）
   • 现有应用仅局限在总部内的训练/数据生成场景
3. 渐进式改进
   • 模型透明度正在持续提升
   • 特斯拉可能率先部署类似Grok的问答系统

保守结论
就现阶段研究进展而言...我的谨慎答案是：暂不完全可信，但值得持续探索。

现在下结论还为时过早！

事实确实如此。首批探讨大语言模型在自动驾驶中应用的论文直到2023年年中才出现，我们需要给这个领域更多发展时间。在此期间，您不妨从这份技术综述入手，它完整梳理了迄今为止的所有技术演进路径。

本篇摘要

核心运作原理
大语言模型(LLM)遵循三阶段架构：

1. 输入层：经过token化的语义单元（单词/字符）
2. 处理层：标准Transformer架构
3. 输出层："Next预测"的基础任务

三大应用场景

1. 环境感知(Perception)
   • 核心任务：场景理解（检测+追踪+预测）
   • 输入数据：多视角原始图像
   • 输出形式：3D边界框 + 语义查询响应（如"出租车位置"）
2. 决策规划(Planning)
   • 核心任务：轨迹生成
   • 输入数据：感知结果（物体列表/鸟瞰图）
   • 技术特性：结合语境理解与逻辑推理
3. 场景生成(Generation)
   • 核心任务：视频合成
   • 典型模型：GAIA-1（支持对话式输入）
   • 生成内容：天气变化场景/未来场景推演

发展现状与挑战
尽管该领域已成为自动驾驶研究最活跃的阵地，但核心疑虑仍未消除：
⚠️ 长期可靠性存疑
⚠️ 黑箱决策风险
⚠️ 实车验证缺失

正如Waymo首席科学家所说："我们正在见证一场人机协作驾驶范式的革命，但距离完全信任还有很长的验证之路。"

作者：Bio(Car-GPT: Could LLMs finally make self-driving cars happen?)