大模型云端应用加速L3及以上自动驾驶落地。主要在于：1）采用大模型预训练的方式可以实现自动标注，提高数据标注的精度和效率， 同时缩减成本；2）对长尾数据进行挖掘，大模型具有较强的泛化性，加速解决长尾问题；3）场景仿真和数据生成，模拟真实道路场景 和高危险性场景数据， 加速模型优化。大模型目前仍处于发展初期...
大模型应用下NOA快速落地,L3及以上自动驾驶进程有望加快 在车端大模型可赋能自动驾驶的感知和预测环节,并逐渐向决策层渗透,驾驶策略或将从规则驱动向数据驱动转变。在云端大模 型通过实现自动标、数据挖掘、仿真场景生成,提高自动驾驶迭代效率和速度。大模型催化下,高速NOA、通勤NOA、城市NOA 等功能快速上车,同时有望...
预计FSD入华后，有望整体加速中国电动汽车的智能化进程。⚫大模型主要作用于自动驾驶的感知和预测环节。在感知层，可以利用Transformer模型对BEV数据进行特征提取，实现对障碍物的监测和定位；预测层基于感知模块的输出，利用Transformer模型捕捉学习交通参与者的运动模式和历史轨迹数据，预测他们未来行为和轨迹。⚫未来将...
大模型云端应用加速L3及以上自动驾驶落地。主要在于:1)采用大模型预训练的方式可以实现自动标注,提高数据标注的精度和效率, 同时缩减成本;2)对长尾数据进行挖掘,大模型具有较强的泛化性,加速解决长尾问题;3)场景仿真和数据生成,模拟真实道路场景 和高危险性场景数据, 加速模型优化。 大模型目前仍处于发展初期阶段,预计...
大模型目前仍处于发展初期阶段,预计未来应用比例快速增长。大模型在智能汽车中的应用仍存在多模态数据融合、云端算力需求大、 车端部署、以及安全性和一致性等问题。我们认为大模型应用仍处于初期阶段,随着模型的优化和技术的应用,大模型在自动驾驶中的 应用比例或将快速提升。
BEV+Transformer已经成为自动驾驶算法主流趋势 特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型,与传统2D+CNN小模型相比,大模型的优势主要在于:1)提高感知能力:BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上,可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题,提高物体检测和跟踪的精度;2)提高泛化能力:Transform...
《智能汽车行业专题研究:大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化》 【摘要】:特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型,与传统2D+CNN小模型相比,大模型的优势主要在于:1)提高感知能力:BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上,可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题,提高物体检测和跟踪的精度;2)提高...