ai大模型在自动驾驶方面的应用,AI大模型如何重塑自动驾驶未来

一、技术架构革新

1. 端到端整合：大模型通过单一神经网络直接处理传感器输入并输出驾驶指令，显著简化系统架构（如特斯拉FSD V12代码量减少90%）。这种架构结合BEV+Transformer+Occupancy Network技术，实现了对环境的精准建模，摆脱了对高精地图的依赖。

2. 多模态融合：通过混合专家模型（MoE）架构，大模型能高效融合激光雷达与视觉数据，提升感知系统的安全性和抗攻击能力。

二、核心能力突破

1. 感知系统升级：

2. 决策优化：

三、产业影响

1. 成本降低：大模型减少了对高算力硬件的依赖，使高阶智驾系统可下沉至10万元级车型。

2. 开发效率提升：智能化开发工具（如InsCode AI IDE）结合大模型API，大幅缩短开发周期并降低技术门槛。

四、未来趋势

通过上述变革，AI大模型正推动自动驾驶从规则驱动迈向自主决策的新时代。