Tradicionalni autonomni sustavi za donošenje odluka često se oslanjaju na modularni dizajn. Od percepcije okoliša, planiranja odlučivanja do kontrole vozila, svaki podsustav djeluje neovisno i zajednički kontrolira rad vozila. U složenim scenarijima prometa ova je hijerarhijska arhitektura sklona problemima poput kumulativnih pogrešaka, gubitka informacija i nedovoljnih performansi u stvarnom vremenu. Veliki modeli postupno mijenjaju ovu situaciju svojim masivnim parametrima, unakrsnim modalnim mogućnostima obrade podataka i krajnjim paradigmama učenja. Ne samo da može postići učinkovito spajanje podataka s više senzora na razini percepcije, već također planiraju razumnije strategije vožnje za vozila kroz duboko semantičko razumijevanje i logično obrazloženje na razini donošenja odluka, povećavajući na taj način opću sigurnost i robusnost.
Prednosti velikih modela u autonomnoj vožnji
Razvojni proces autonomne tehnologije vožnje prošao je kroz više faza, od rane potpore vožnje do postupnog prijelaza do potpuno autonomne vožnje. Rani sustavi uglavnom su se oslanjali na jednostavno otkrivanje objekata i kontrolu pravila. S razvojem dubokog učenja, usvajanje metoda poput CNN-a, RNN-a, pa čak i GAN-a kontinuirano je poboljšalo percepciju okoliša i sposobnosti donošenja odluka. Nadalje, tehnologija koja kombinira BEV (ptičji pogled) prikaz i transformator u određenoj je mjeri sačinjavao nedostatke tradicionalnih metoda u prostorno-vremenskom modeliranju. Može se reći da je uvođenje velikih modela u osnovi preoblikovanje cjelokupne arhitekture autonomnih sustava vožnje, postavljajući solidne temelje za komercijalizaciju L3, L4, pa čak i L5 razine u budućnosti.
Arhitektura modela utemeljena na transformatoru obično prihvaća mehanizam za samostanu, koji može obuhvatiti ovisnosti na duge staze, čime se značajno poboljšava globalnost i točnost obrade informacija. Kroz pristup unaprijed treninga, model se unaprijed obučava na neoznačenim podacima velikih razmjera, a zatim se precizira za određene zadatke autonomne vožnje. To ne samo da smanjuje oslanjanje na veliku količinu označenih podataka, već također omogućava modelu da ima dobre mogućnosti migracije u međusobnoj domeni. Multimodalni veliki modeli mogu istovremeno obraditi različite oblike podataka kao što su slike, točke oblake i radarski podaci, postižući skok s "viđenja" do "razumijevanja" i odobravanja autonomnih sustava vožnje s kognitivnim sposobnostima sličnim onima ljudi.
Specifična primjena velikih modela u autonomnoj vožnji
U sustavima autonomne vožnje, primjena velikih modela uglavnom se odražava na više aspekata kao što su percepcija okoliša, odlučivanje i planiranje i kontrola vozila. U smislu percepcije okoliša, tradicionalni se sustavi uglavnom oslanjaju na podatke jednog senzora za otkrivanje ciljeva i semantičku segmentaciju. Međutim, zbog ograničenja osvjetljenja, vremenskih prilika i samih senzora, oni često imaju poteškoće u rješavanju složenih scenarija. Kroz multimodalnu tehnologiju fuzije podataka, veliki modeli mogu integrirati različite podatke kao što su kamere, lideri, milimetarsko-valni radari i karte visoke preciznosti kako bi tvorili bogatiji i precizniji prikaz okoliša. Na primjer, model vizualnog jezika (VLA) može istovremeno izvući vizualne informacije i semantičke informacije na slici, a pokazuje izuzetno veliku točnost u otkrivanju prepreka, predviđajući ponašanje pješaka i prosuđujući uvjetima na cesti. Nakon što se podaci više senzora duboko spoje velikim modelom, ne samo da je robusnost otkrivanja cilja poboljšana, već se i predviđanje dinamičnih scena može postići analizom vremenskih serija, pružajući pouzdaniji unos za donošenje odluka u vozilu.
Na razini donošenja odluka i planiranja, tradicionalni sustavi za autonomnu vožnju obično se oslanjaju na unaprijed postavljena pravila ili algoritme planiranja temeljenih na modelu kako bi se rezultati percepcije pretvorili u planiranje i akcijske odluke. Međutim, ova je metoda sklona neuspjehu kada se suočava s složenim prometnim uvjetima koji nikada ranije nisu viđeni, a dizajn sučelja između svakog modula prilično je krut, što otežava postizanje optimizacije krajnjeg do kraja. Kroz krajnji okvir za učenje, veliki modeli mogu izravno izvući ključne podatke iz podataka o sirovim senzorima i generirati naredbe za kontrolu vozila kroz svojstvene logičke obrazloženja. DriveGPT -4 i LangaGempc pokazali su potencijal korištenja velikih modela za donošenje odluka s više zadataka. Njihovi modeli ne samo da mogu generirati razumne strategije vožnje u složenim scenarijima, već također pružiti detaljna objašnjenja, povećavajući interpretabilnost sustava. Prednost ovog do kraja donošenja odluka leži u smanjenju intermedijarnih pogrešaka u postupku prijenosa informacija i omogućavanju cijelom sustavu da se prilagodi novim scenarijima.
Kontrola vozila, kao posljednji korak autonomne vožnje, zahtijeva ne samo točnost odlučivanja, već i jamstvo reakcije sustava u stvarnom vremenu. Budući da veliki modeli obično imaju brojne parametre i ogromne računalne troškove, postoje određeni izazovi u njihovom izravnom raspoređivanju na sustavima montiranim na vozilo. Industrija je napravila opsežna istraživanja u kompresiji modela i laganom. Kroz tehnologiju destilacije modela, bitno znanje u velikim modelima se ekstrahira i zatim prenosi na male i učinkovite modele kako bi se postigla savršeno podudaranje s hardverom u vozilu (poput Nvidia Drive AGX serije). Ova tehnologija ne samo da zadržava visoke performanse velikih modela, već i osigurava da vrijeme odziva ispunjava zahtjeve kontrole u stvarnom vremenu, igrajući značajnu ulogu u procesu komercijalizacije autonomne vožnje L3\/L4.
U simulaciji i provjeri autonomne vožnje u zatvorenom krugu, veliki su modeli također pokazali značajne prednosti. Trening s velikim podacima i sintetičkim scenama može konstruirati realne svjetske modele, a testiranje u zatvorenoj petlji može se postići u virtualnom okruženju digitalnom Twin tehnologijom. Ova metoda ne samo da značajno smanjuje rizike i troškove provođenja velikog broja testova na stvarnim cestama, već također može brzo simulirati različite ekstremne i dugotrajne scenarije, pružajući dovoljnu podršku podataka za iterativnu optimizaciju modela. Waymov EMMA model, koristeći simulacijske platforme i tehnologiju velike modele, postigao je predviđanje visoke preciznosti i donošenje odluka o izbjegavanju sudara. Njegova izvedba daleko premašuje rad tradicionalnih hijerarhijskih sustava, pružajući novi pristup za provjeru buduće potpuno autonomne vozne sustave u zatvorenom krugu.
Osim toga, veliki modeli također su igrali značajnu ulogu u poboljšanju sigurnosti sustava i korisničkog iskustva. Autonomna vožnja nije samo tehničko pitanje; Također uključuje interakciju ljudi i računala i pitanja socijalnog povjerenja. Kroz tehnologiju obrade prirodnog jezika, veliki modeli mogu postići razgovore u stvarnom vremenu s vozačima, pružiti prijedloge vožnje i upozorenja u hitnim slučajevima, pa čak i ponuditi personaliziranu pomoć na temelju emocija vozača. Takav dizajn interakcije može značajno poboljšati povjerenje putnika, čineći autonomni sustav vožnje ne samo naprednijim u tehnologiji, već i više u skladu s potrebama korisnika u praktičnim aplikacijama.
Koji izazovi veliki modeli predstavljaju u autonomnoj vožnji?
Iako su veliki modeli pokazali veliki potencijal u području autonomne vožnje, još uvijek postoje mnogi problemi u njihovom pretvaranju iz laboratorijskih dostignuća u komercijalne primjene. Resursi u stvarnom vremenu i računalni resursi jedno su od glavnih uskih grla trenutno. Veliki modeli obično imaju veliku razmjeru parametara i visoku računalnu složenost. Da bi se stvorile odluke unutar milisekundne razine, postavlja izuzetno visoke zahtjeve za računalnu snagu računalne platforme u vozilu. Mogu se koristiti namjenski AI čipovi, a veliki se modeli mogu komprimirati tehnikama poput destilacije modela i kvantizacije, nastojeći ispuniti zahtjeve reakcije u stvarnom vremenu, istovremeno osiguravajući performanse.
Pitanja sigurnosti i robusnosti također su temeljni izazovi u primjeni velikih modela. Jednom kada autonomno vozilo donese pogrešku u odlučivanju, posljedice mogu biti vrlo ozbiljne. Stoga, veliki modeli moraju proći strogo testiranje i provjeru prije nego što budu stavljeni u praktičnu upotrebu kako bi se osiguralo da mogu ispravno reagirati u raznim složenim i ekstremnim scenarijima. Zbog prirode velikih modela "crne kutije", njihov je interni postupci odlučivanja često teško objasniti. Kako poboljšati interpretabilnost modela, a pritom osiguravanje visokih performansi postalo je hitan problem regulatornih tijela i proizvođača automobila. U budućnosti, kombiniranjem metoda kao što su učenje pojačanja, precizno prilagođavanje na temelju ljudskih povratnih informacija i ograničenja pravila, očekuje se da dizajniraju sustave za donošenje odluka koji su i učinkoviti i transparentni.
Privatnost podataka i etička pitanja ne mogu se zanemariti ni u primjeni velikih modela. Autonomni sustavi za vožnju moraju prikupiti veliku količinu vozila, okolišnih i korisničkih podataka, a sigurna pohrana i upotreba ovih podataka izravno su povezani sa zaštitom privatnosti korisnika. Kako u potpunosti iskoristiti prednosti velikih podataka, uz osiguravanje sigurnosti prijenosa i obrade podataka, prvo je pitanje koje regulatorna tijela trebaju riješiti. Potrebno je formulirati stroge standarde zaštite podataka i mehanizme zaštite privatnosti kako bi se osigurala institucionalna jamstva za sigurnu primjenu velikih modela u autonomnoj vožnji.
Suradnja između softvera i hardvera također je ključ za implementaciju velikih modela. Uspješna primjena velikih modela ne samo da ovisi o inovaciji algoritma, već je i potrebna hardverska podrška visokih performansi. Trenutno su glavni proizvođači uzastopno lansirali računalne platforme za računanje u novoj generaciji, poput Nvidia Drive Agx Pegasus, Atlan, itd. Ove platforme pružaju hardversku garanciju za zaključivanje u stvarnom vremenu i veliku razmjenu velikih modela. Kontinuirani napredak senzorske tehnologije također je pružio obilnije i visokokvalitetne izvore podataka za multimodalnu fuziju podataka. Uz kontinuirano poboljšanje cjelokupnog ekosustava autonomne vožnje, duboka integracija softvera i hardvera dužna je dovesti cijelu industriju u potpuno novo doba inteligentnih putovanja.
Dubok utjecaj velikih modela na tehnologiju autonomne vožnje ne odražava se samo na tehničke detalje, već je pokrenuo i pomicanje paradigme s tradicionalnih modularnih sustava na krajnje do kraja i s percepcijske inteligencije do kognitivne inteligencije. Budući sustav autonomne vožnje, vođen velikim modelima, postići će veću preciznu percepciju okoliša, fleksibilnije odlučivanje i planiranje, kao i sigurnije i učinkovitije kontrolu vozila. Istodobno, dostići će novu razinu interakcije čovjeka-stroj, personaliziranu pomoć i sigurnost podataka.