1)智能驾驶是天然多模态场景,大模型可以同时处理来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等多个传感器的数据,以更全面地理解当前交通环境,并做出更准确的决策。
2)AI助理化身为“AI老司机”,实现障碍物识别、变道、自助泊车等操作,让用户在众多城市道路场景和泊车场景实现驾驶自由。
3)多模态大模型可以构建仿真数据自我学习、加速推动自动驾驶算法的迭代。
4)GPT的强大泛化能力,使得AI助理应对未知问题的处理能力大大加强,解决自动驾驶落地最后一公里的痛点。
现有的问题
1.道路的复杂性
2.高精地图滞后,没办法实时更新
3.路口的复杂性
解决思路
1. 大模型自监督学习。
2. 使用重感知技术解决空间理解问题,重感知,轻地图 。
3.. 使用交通流实景仿真训练。