最近大模型很火，我们做智能驾驶的，也都在看。抛开各种概念，它到底能在哪些地方用上？我梳理了一下思路，主要是三个方向：核心驾驶能力、研发工具链，以及人机交互。
一、 核心驾驶：打造认知智能“驾驶脑”
这是最终目标，也是最难的。方向是从一堆规则模块，走向一个更整体的、会思考的系统。
A. 端到端自动驾驶
- 思路：输入是传感器原始数据（视频、点云等），输出直接是驾驶指令（方向盘转角、油门刹车）。
- 解决什么：简化了目前“感知-预测-规划-控制”的冗长链路，避免了每个模块的误差累积。模型能自己学到一些无法用规则描述的驾驶技巧。
- 进展：行业里大家都在看，比如特斯拉的FSD V12，还有Wayve的一些研究，都在往这个方向走。目前看，离大规模量产还有距离，但代表了终局形态的一种可能。
B. 世界模型与场景理解
- 思路：即使不做完全的端到端，大模型也能极大增强系统对世界的理解力，尤其是处理长尾问题（Corner Case）。
- 解决什么：
- 通用障碍物识别：传统模型需要你喂给它成千上万张标注好的“锥桶”照片，它才认识锥桶。但路上如果出现一个没见过的沙发，传统模型可能就懵了。基于视觉大模型（VLM）的系统，能依靠常识理解“这东西是个障碍物”，实现零样本识别。
- 因果与意图推理：传统预测模型基于轨迹，看到路边小孩，预测他会往前走。大模型能结合上下文，推理出“路边有个小孩，他盯着滚到马路上的球，他下一步极大概率会冲出来追球”。这种因果推理能力，是质变。
C. 认知决策与规划
- 思路：让规划模块具备“常识”和“博弈”能力。
- 解决什么：在无保护左转、环岛出入这类场景，不是简单遵守规则，而是要观察、预测其他交通参与者的意图，进行动态博弈。大模型擅长处理这种复杂的、非结构化的决策。同时，它还能用自然语言解释自己的决策，比如：“我已减速，因为侧前方骑行者有回头动作，存在变道意图。”
二、 研发提效：赋能工程与数据闭环
这是当前最实际、见效最快的方向。用AI工具，提升开发AI的效率。
A. 数据工程
- 自动化标注：大模型先对海量数据做一遍预标注，人工再介入审核，效率能提一个数量级。
- 场景生成与数据增强：需要一个“雨夜高速公路，前方卡车爆胎”的测试场景，靠路采可遇不可求。现在可以用文本描述，在仿真环境里直接生成。也可以用生成式AI，把白天的数据变成黑夜、晴天变雨天，低成本扩充数据集。
B. 软件工程
智能驾驶的代码库很庞大，且对安全可靠性要求极高。
- 智能代码审查：传统的静态检查工具基于规则，像个死板的监工。大模型能理解代码上下文，发现更深层次的逻辑漏洞、空指针风险或资源泄漏。它不仅能找到问题，还能解释原因并给出修改建议。
- 合规性检查：车规级软件必须遵循MISRA C++这类编码规范。用经过微调的大模型来做自动化检查，比人眼或传统工具更高效。
- 性能优化：对于跑在GPU上的高性能计算代码（如CUDA），大模型可以分析并提出优化建议，比如改进内存访问模式、调整并行计算策略等。
- 单元测试生成：分析一个函数，自动生成覆盖各种边界和异常情况的单元测试用例，把工程师从繁琐的测试工作中解放出来。
C. 日志分析
- 思路：每次路测都产生T量级的日志。以前找问题像大海捞针。
- 解决什么：现在可以直接用自然语言提问：“找出所有因为感知模型漏检行人，导致AEB（自动紧急制动）启动的案例”。大模型会自动检索、分析、归因，快速定位问题。
三、 交互体验：从工具到伙伴
这是用户最先能感知到的变化。
A. 自然语言车载助手
- 思路：把强大的语言模型（LLM）塞进车机。
- 解决什么：用户可以提更复杂、更模糊的需求，比如“找个附近不吵、适合带孩子、有免费停车位的川菜馆”，而不是一个个设置导航条件。这才是真正的智能助手。
B. 驾驶行为可解释
- 思路：如第一部分所述，当车辆做出一个非预期的动作（如突然减速）时，系统能主动用语音向乘客解释原因。
- 解决什么：缓解乘客的紧张和不信任感，是建立人机信任的关键。
总结
梳理下来，思路很清晰：
- 核心驾驶是终局：道阻且长，但方向明确。
- 研发提效是当下：能立刻应用，直接提升团队战斗力。
- 交互体验是窗口：最容易让用户感知到价值，形成产品差异化。
当然，挑战也很大：实时性（模型太大跑不动）、可靠性（模型会“幻觉”，这在驾驶上是致命的）、数据（需要海量高质量的驾驶数据），这些都是需要解决的工程难题。
路还长，但方向清楚了。
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