大模型优化自动驾驶训练 2023自动驾驶技术商业化应用

今年8月，特斯拉端到端AI自动驾驶系统FSD Beta V12首次公开亮相，完全依靠车载摄像头和神经网络来识别道路和交通情况，并做出相应的决策。国内，自动驾驶和大模型公司都开始紧锣密鼓的布局，9月，华为盘古大模型3.0推出了自动驾驶行业大模型;10月，在毫末第九届AI Day中，也讲解了其身处自动驾驶领域对大模型的一系列探索。

大模型优化自动驾驶训练

从结果来看，目前大模型对自动驾驶的改变分为两个方向：一是大模型作为工具，辅助自动驾驶算法的训练，优化过程;二是大模型作为决策模型，直接驾驶车辆，改变结果。

特斯拉之后，国内自动驾驶企业也开始跟进，将自动标注使用到日常训练中。作为特斯拉的”中国学徒“，顾维灏介绍了毫末使用大模型进行数据标注的案例。

其运用大语言模型和多模态的能力，通过将图文和文图交叉的特征做匹配的，然后再将其放到大语言模型中，针对形成于特征空间的搜索(query)特征。在这样的基础上，大模型就可以在不需要做太多准备的情况下，将之前没有标注过的，想要标注的内容标注出来。

整体上，大模型的接入优化了自动驾驶的训练过程。

如果将训练自动驾驶算法比作是金字塔的修建，那么大模型的加入，就如同将曾经依靠人力堆砌的石块，改换成现代化的起重机，加快了自动驾驶的“搭建”进程。

2023自动驾驶技术商业化应用落地调查

日前，工业和信息化部副部长辛国斌在国务院新闻办公室举行的政策例行吹风会上表示，将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，支持有条件的自动驾驶。

L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。我们已经启动了这项工作，地方也在积极响应。相信在不久的将来，更多有智能化水平的产品会跑在路上。

不少地方政府已经在为L3级自动驾驶技术落地而积极推进配套的基础设施建设。比如，深圳市坪山区正在加快推进深圳智能网联交通测试示范区、全域路口网联化改造等基础设施建设，其中环境园封闭测试区将于今年下半年建设完成，届时可全面支撑智能网联汽车L3级、L4级产品准入测试。

就在2023未来汽车先行者大会暨全球智能网联汽车商业化创新大会期间，安途智驾、鹏电集团和萝卜运力联合体(萝卜快跑)获颁智能网联汽车无人商业化试点牌照，美团、新石器、白犀牛也获颁无人小车测试牌照。

实际上，不只是中国，当前全球不少地区也在积极推进自动驾驶商业化落地。例如，日前，英国启动了首个无人驾驶租赁项目，提供方为初创公司Imperium Drive，该公司也是欧洲首家提供此类服务的公司，计划在接下来的18个月里进行进一步测试，争取实现真正的全自动无人驾驶，届时将不再需要安全员的监控.6月8日，美国加州机动车辆管理局(DMV)批准了梅赛德斯-奔驰的L3级自动驾驶系统的上路行驶申请，意味着装备该系统的奔驰车型可以在指定公路上开启自动驾驶功能，奔驰也成为首家获批在加州公路使用L3级自动驾驶的厂商.今年5月，谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo计划在旧金山和凤凰城扩大无人驾驶出租车的运营规模。

根据中研普华研究院《2022-2027年自动驾驶技术及应用行业深度研究报告》显示：

安全性是自动驾驶技术的核心命题。清华大学车辆与运载学院杨殿阁教授带领的研究团队日前在《自然·机器智能》上发表的一项研究成果表明，利用自动驾驶“可信持续进化”技术，可实现自动驾驶汽车在遇到突发状况时，即便没有预先设定的应对方案，也能自主学习应对陌生场景并保证行驶安全，这为自动驾驶汽车实现大规模商用提供了可能性。

尽管目前自动驾驶汽车已具备在特定典型场景中示范驾驶运行的能力，但其大规模商业应用仍存安全性担忧。自动驾驶依赖数据驱动的AI技术，传统的研究方法是通过采集更大规模的驾驶数据、测试更长的驾驶里程来覆盖所有可能的驾驶场景，以确保发生突发状况时汽车有预先设定的应对方案。但由于AI只能处理已知场景，再加上AI算法“黑盒”特点与其偶发失效特性，在遇到陌生场景时，车辆可能会出现难以控制的情况，这使安全驾驶变得十分困难。

研究团队提出的“可信持续进化技术”为解决该问题提供了新思路。该技术是基于动态评估AI的可信赖程度进行学习训练，保证自动驾驶汽车在遇到陌生新场景时，其驾驶能力可从基础性的主动避让开始持续提升，在确保安全前提下达到更好的驾驶表现。这项技术的核心难点在于确保车辆性能的持续优化，避免传统AI训练过程中可能出现的时好时坏的震荡现象。

“通过多次仿真和实车测试，自动驾驶汽车能学习、熟悉各种新遇到的场景，‘持续进化’得到更好的应对方案。”研究团队成员、清华大学车辆学院博士后曹重说，实验结果表明，这项技术能保证自动驾驶汽车在系统没有预先设定的多种突发场景如车辆逆行、工程车辆压线超车等发生时，无需额外指令就能主动采取避让，保证了驾驶安全，并随着驾驶里程与数据量的累积，性能持续提升。

汽车安全带总成分为低端安全带、中端安全带、高端安全带以及电机式安全带，单个价值量分别为30、30~40、90~100以及400元，对应的单车价值量分别为150元、250~300元、450~500、1500~2000元。随着智能驾驶普及和政策对整车安全性要求更高，主被动可逆预紧式安全带总成渗透率有望逐步提升。这意味着，高端安全带和电机式安全带将占比越来越高，单车价值相应大幅提升。安信证券预计，2024年国内安全带的市场规模在271亿左右。

方向盘方面，更加适合高阶智能驾驶要求的线控方向盘，单车价值为4000元，也远高于目前传统方向盘。有券商认为，2030年线控方向盘市场规模有望进一步提升至239亿元，22-30年复合增速达57%。

目前，汽车被动安全厂商并不多。从全球来看，主要有奥托立夫、均胜电子和采埃孚三家企业占据市场超过80%市场份额。

“一方面是汽车安全法律法规越来越严格，能达到法规要求的零部件企业要求极高，行业门槛越不断提高。另一方面，主机厂已经与头部汽车安全配件形成了稳定的合作关系，更换汽车安全供应商对主机厂来说也是很大挑战。所以，跟汽车电子行业新的供应商层出不穷不同，即使未来汽车安全产品更加智能，汽车安全产品制造商预计仍然是头部几家公司。”一位汽车行业表示。

更加智能化的汽车安全产品，是行业发展方向。不仅是均胜，在2023年上海车展中，另一家汽车安全头部企业奥托立夫也展出了其最新的智能驾舱集成式安全解决方案，包括可折叠方向盘、安全带集成了织带递送功能、发光锁扣、可调节加热功能和主动式预紧卷收器等等。

均胜电子表示，为顺应自动驾驶趋势，公司在汽车安全方面做了大量的前期投入与研发，已陆续开发量产驾驶员监控系统、乘员监控系统、电动安全带和智能方向盘等集成安全解决方案，顶棚式乘员气囊、远端侧气囊等新型气囊，以及高压电池断开装置等等。未来，公司会继续围绕自动驾驶场景推进安全产品的研发与升级。

中国汽车被动安全市场仍有巨大空间，高阶自动驾驶逐步落地将可能会是新的催化剂。

《2022-2027年自动驾驶技术及应用行业深度研究报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。