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？

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。

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：Transformer模型提取特征函数，通过注意力机制寻找事物本身的内在关系，使智能驾驶学会总结归纳而不是机械式学习。主流车企及自动驾驶企业均已布局BEV+Transformer，大模型成为自动驾驶算法的主流趋势。

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，同时有望加快L3及以上自动驾驶落地进程。