自动驾驶领域的大模型发展相对大语言模型滞后，大约始于2019年，吸取了GPT等模型成功经验

以GPT为代表的大模型通常包含亿级甚至百亿级参数，采用Transformer结构进行分布式训练，以提升模型能力。GPT的成功激发了 自动驾驶研究者利用类似架构进行端到端学习，甚至涌现出专为自动驾驶设计的预训练模型。这些努力为自动驾驶行业带来新思 路，大模型通过强大的数据分析和模式识别能力，增强了自动驾驶系统的安全性、效率和用户体验，实现了更准确的环境感知、 智能决策。

大模型的应用加速模型端的成熟，为L3/L4级别的自动驾驶技术落地提供了更加明确的预期

模型的成熟使得自动驾驶系统更加稳定和可靠，为商业化应用奠定了基础。随着深度学习和神经网络技术的迅速发展，模型在 感知、决策和控制等方面取得了显著进展，向着高效地处理大量传感器数据，准确识别交通标志、行人、车辆等、实现环境感 知的方向发展。此外，模型也能够辅助实时路径规划和决策制定，使车辆能够在复杂的交通环境中安全行驶。

大模型的应用为L3/L4级别的自动驾驶技术落地提供了更加明确的预期，尤其特斯拉在前沿技术领域的探索，正在成为实现 L3/L4级别自动驾驶落地的风向标。特斯拉提出的Transformer+BEV+占用网络算法让车辆能够更精准地理解复杂的交通环境， 为L3/L4级别的自动驾驶系统提供更强的环境感知能力，从而在城市道路和高速公路等特定场景中更自信地行驶。

来源：浙商证券

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