Традиционални аутономни системи за одлучивање у вожњи често се ослањају на модуларни дизајн. Од перцепције животне средине, планирање одлука које планира контролу возила, сваки подсистем делује независно и упорно контролише рад возила. У сложеним саобраћајним сценаријима, ова хијерархијска архитектура склона је проблемима као што су кумулативне грешке, губитак информација и недовољно перформансе у реалном времену. Велики модели постепено мењају ову ситуацију са својим масовним параметрима, унакрсним могућностима прераде података и парадигми за учење на крају до краја. То не може постићи ефикасну фузију вишесензорних података на нивоу перцепције, већ и планирају разумније стратегије покретања возила кроз дубоко семантичко разумевање и логичко резоновање на нивоу доношења одлука, на тај начин побољшавају општу сигурност и робусност.
Предности великих модела у аутономној вожњи
Развојни процес самосталне технономске технологије је прошао кроз више фаза, од раног потпомогнутог вођења до постепеног преласка у потпуну аутономну вожњу. Рани системи су се углавном ослањали на једноставну контролу детекцију објекта и правила. Са развојем дубоког учења, усвајање метода као што је ЦНН, РНН, па чак и ГАН је континуирано побољшало перцепцију животне средине и способности доношења одлука. Штавише, технологија која комбинује представљање бев (птичје приказивање очију) и трансформатор је у одређеној мери надокнадила недостатке традиционалних метода у партијским временским моделирању. Може се рећи да увођење великих модела у основи преобликовање укупне архитектуре аутономних система за вожњу, постављање чврсте темеље за комерцијализацију Л3, Л4 и чак Л5 нивоа у будућности.
Архитектура модела на основу трансформатора обично усваја механизам за само-пажње, који може ухватити зависности на даљину, што значајно побољшава глобалност и тачност обраде информација. Кроз приступ пре-тренингу, модел је унапред обучен на великим размаком о независним подацима, а затим је прецизно подешен за посебне аутономне руководне задатке. Ово не само да смањује ослањање на велику количину означених података, али такође омогућава моделу да има добре могућности миграције домена. Мултимодални велики модели могу истовремено да обраде различите обрасце података као што су слике, тачке облаке и радарске податке, постижући скок од "видевши" да "разумеју" да "разумеју" и дају аутономне возне системе са когнитивним могућностима сличним онима људи.
Специфична примена великих модела у аутономној вожњи
У аутономним системима вожње, примјена великих модела углавном се одражава у више аспеката као што су перцепција животне средине, доношење одлука и планирања и управљања возилима. У погледу перцепције животне средине, традиционални системи се углавном ослањају на податке једног сензора за циљне и семантичке сегментације циља. Међутим, због ограничења осветљења, времена и самих сензора, често имају потешкоће у суочавању са сложеним сценаријима. Кроз мултимодалну фузију података о Фусион-у, велики модели могу да интегришу различите податке као што су камере, лидара, милиметарске радарске карте и мапе високог прецизности да би формирали богатији и тачнији заступљеност животне средине. На пример, модел за рад визуелног језика (ВЛА) може истовремено да извуче визуелне информације и семантичке информације на слици и показује изузетно високу тачност у откривању препрека, предвиђајући пешачко понашање и судећи услове на путу. Након што су информације вишеструких сензора дубоко спојени великим моделом, не само да је опћинст циљаног откривања, већ и предвиђање динамичних сцена се може постићи кроз анализу временских серија, пружајући поузданији унос за доношење одлука возила.
На нивоу доношења одлука и планирања, традиционални аутономни возни системи се обично ослањају на претходно постављене правила или алгоритми планирања на основу модела за претварање перцепције резултира планирањем и одлукама акције. Међутим, ова метода је склона неуспехом када се суочавају са сложеним условима саобраћаја који никада раније нису виђени, а дизајн интерфејса између сваког модула је прилично крут, што отежава постизање оптимизације крајње до краја. Кроз оквир за учење на крају, велики модели могу директно да извуку кључне информације са подацима РАВ сензора и генеришу команде за контролу возила кроз инхерентне логично резоновање. Дривегпт -4 и Лангуагемпц су показали потенцијал коришћења великих модела за доношење одлука у више задатака. Њихови модели не могу да стварају разумне стратегије вожње у сложеним сценаријима, већ и дају детаљна објашњења, унапређење тумачења система. Предност овог крајњег доношења одлука лежи у смањењу средњих грешака у поступку преноса информација и омогућавајући целом систему да се може прилагодити новим сценаријима.
Контрола возила, као коначни корак аутономне вожње, захтева не само тачношћу одлучивања, већ и гаранције реакције у реалном времену система. Пошто велики модели обично имају бројне параметре и огромне рачунарски трошкови, постоје одређени изазови у свом директном распоређивању на системима монтираним возилима. Индустрија је направила опсежне истраживања у компресији модела и лагане. Кроз модел Дистилационе технологије екстрахована је суштинска знања у великим моделима и затим пребачена на мале и ефикасне моделе да би се постигао савршени меч са хардвером у возилу (као што је НВИДИА ДРИВЕ АГКС серија АГКС). Ова технологија не само да задржава високе перформансе великих модела, већ и осигурава да време одзива испуњава захтеве контроле у реалном времену, чиме се играју значајну улогу у процесу комерцијализације Л3 / Л4 аутономне вожње.
У симулацији и затвореној верификацији аутономне вожње, велики модели су такође показали значајне предности. Обука са великим подацима и синтетичким сценама могу да изграде реалистичне светске моделе и тестирање затворених петље може се постићи у виртуелно окружење кроз дигиталну Твин технологију. Ова метода не само да значајно смањује ризике и трошкове спровођења великог броја тестова на стварним путевима, али такође може брзо симулирати различите екстремне и дугорежне сценарије, пружајући довољну подршку података о итеративној оптимизацији модела. Ваимоов ЕММА модел, коришћењем симулацијских платформи и великом моделу технологије, постигао је високу прецизност прогноза путања и одлучивање о избегавању судара. Његов наступ далеко премашује традиционалне хијерархијске системе, пружајући нови приступ за верификацију будућих петље у потпуности аутономне возачке системе.
Поред тога, велики модели су такође играли значајну улогу у унапређењу безбедносног и корисничког искуства. Аутономна вожња није само техничко питање; Такође укључује интеракцију и социјална питања рачунара и друштвене поверења. Кроз технологију прераде природног језика, велики модели могу постићи разговоре у реалном времену са возачима, пружајући вожњу предлоге и ванредне упозорености, па чак и пружити персонализовану помоћ на основу емоција возача. Такав дизајн интеракције може значајно побољшати поверење путника, чинећи аутономни возни систем не само напредније у технологији већ и више у складу са потребама корисника у практичним апликацијама.
Које изазове чине велике моделе у аутономној вожњи?
Иако су велики модели показали велики потенцијал у области аутономне вожње, још увек постоје многи проблеми у трансформацији из лабораторијских достигнућа у комерцијалне апликације. Перформансе и рачунарски ресурси у реалном времену су тренутно једно од главних уских грла. Велики модели обично имају велику обим параметара и високу рачунарску сложеност. Да би се створиле одлуке у оквиру МиллисеЦонд нивоа представља изузетно високе захтеве за рачунарским снагама рачунарске платформе у возилу. Посебни АИ чипови се могу користити, а велики модели се могу компримирати технике попут модела дестилације и квантизације, теже испуњавању захтева реакција у реалном времену током обезбеђивања перформанси.
Питања сигурности и робусности су такође основни изазови у примени великих модела. Једном када аутономно возило донесе грешку доношења одлука, последице могу бити веома озбиљне. Стога велики модели морају проћи строгу тестирање и верификацију пре него што буду стављени у практичну употребу како би се осигурало да могу правилно реаговати у разним сложеним и екстремним сценаријима. Због "црне кутије" природе великих модела, њихови унутрашњи процеси доношења одлука често је тешко објаснити. Како побољшати интерпретативост модела док обезбеђују високе перформансе постају хитни проблем регулаторних органа и аутоматике за решавање. У будућности, комбиновањем метода као што су учење ојачања, прецизно подешавање на основу људских повратних информација и ограничења правила, то ће се одредити системима за доношење одлука који су и ефикасни и транспарентни.
Приватност података и етичка питања не могу се игнорисати ни у примени великих модела. Аутономни возни системи морају да прикупе велику количину возила, еколошких и корисничких података, а сигурно складиштење и коришћење ових података директно се односе на заштиту приватности корисника. Како у потпуности искористити предности великих података, истовремено осигуравајући сигурност преноса и обраде података први је питање које регулаторне органе морају да се позабаве. Потребно је формулисати строге стандарде заштите података и механизми заштите приватности да би се осигурала институционална гаранције за сигурну примену великих модела у аутономној вожњи.
Сарадња софтвера и хардвера је такође кључ за спровођење великих модела. Успешна примена великих модела не само да зависи од алгоритам иновација, али такође захтева хардверску подршку високих перформанси. Тренутно су главне произвођаче сукцесивно покренуле рачунарске платформе у новој генерацији, као што су НВИДИА ДРИВЕ АГКС Пегасус, Атлан итд. Ове платформе пружају хардверске гаранције за закључак у реалном времену и велико распоређивање великих модела. Континуирано унапређење сензорске технологије такође је обезбедило обиље и висококвалитетни извори података за мултимодалну фузију података. Уз континуирано унапређење целог екосуставног аутономне вожње, дубока интеграција софтвера и хардвера дужна је да покрене целу индустрију у потпуно нову еру интелигентног путовања.
Дубок утицаја великих модела на аутономној технолошкој технологији не одражава се само у техничким детаљима, већ је и покренуо прелазак парадигма из традиционалних модуларних система да се заврши до краја и из перцепције и перцептивне интелигенције до когнитивне интелигенције. Будући аутономни возни систем, које воде велики модели, постићи ће већу прецизну перцепцију животне средине, флексибилније одлучивање и планирање, као и сигурније и ефикасније контролу возила. У исто време, достићи ће нови ниво у интеракцији људске машине, персонализована помоћ и сигурност података.