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自动驾驶多模态融合

本篇文章给大家分享自动驾驶多模态，以及自动驾驶多模态融合对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

此外，根据客户不同的数据安全与合规诉求，***大模型还提供了公用云、大模型云专区、混合云多样化的部署形态。 02 如何赋能自动驾驶？具体到自动驾驶领域，***大模型0当下的主要作用是提升数据闭环。

未来，一汽解放将与华为深化合作，基于华为云***大模型构建解放智慧大脑，打造员工贴身智能工作助手，为用户提供从选车到换车的一站式服务，赋能研发、生产、供应、销售、服务全业务场景。

（图片来源网络，侵删）

在语音识别领域，***大模型可以通过语音识别技术实现语音转文字，并进行语音分析和语义理解，为用户提供更加智能化的语音识别服务。此外，***大模型还可以应用于智能家居、自动驾驶等领域，为这些领域提供更加智能化的技术支持。

应用举例假设一名开发者想要开发一款智能客服应用程序，他可以利用***大模型来实现自动回复功能。具体来说，当用户向智能客服发送一条消息时，应用程序可以将这条消息通过API接口发送给***大模型。

在华为内部有着密密麻麻的Roadmap，科学家和数学家进一步下沉一线，识别行业难点，更快构建行业大模型，拓展行业深度。华为云人工智能算法专家金博士，参与了***汽车大模型的构建。“下到一线后，我充分理解到自动驾驶中数据的价值。

（图片来源网络，侵删）

1、踏歌智行提到，作为对整个无人驾驶系统稳定性和常态化安全员下车的保障，他们对整个系统进行了大量冗余设计，包括线控系统的冗余设计、无人驾驶主控制器上的异构冗余方案、无人驾驶各子系统部署独立的冗余模块等。

2、总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

3、电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+；%距雷达式两种。

1、输入的是一个传感器信号序列，可能包括多个摄像头***集到的***、Lidar***集到的点云、以及GPS、IMU等各类信息，输出的是一个驾驶决策序列，例如可以是驾驶动作序列、也可以输出轨迹序列再转为操作动作。

2、对于云端来说，我们可以通过并行计算集群，实现大规模算力需求，但在车端，受限于车端面积、散热功耗等一系列约束条件，可能需要使用单芯片或者双芯片来实现算力，所以对端上单芯片算力、算效要求其实非常大。

3、顾维灏介绍，DriveGPT通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

4、首先，在自动驾驶端到端数据***集方面，英伟达会通过大量的传感器设备进行数据收集，在大型DGX SuperPOD上的数据中心训练模型，生成经过训练的神经网络模型，以便部署到汽车中。

5、华为云的端到端迁移工具和7层防御体系，确保了安全合规，云脑方案的威胁检测与自动响应能力更是行业领先。

6、智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

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