Transformer如何让自动驾驶变得更聪明?

大家好，我是绚丽。

今天这个话题有点不一样，咱不聊.车外观，也.不.聊驾驶感受。

我们聊聊一个最近被各大车企挂在.嘴边的词——Transformer。

不是.变形.金刚那.个啊，是AI世.界里的一个狠角色。它现在正在让自.动驾驶变得更聪明、更.像人.在开车那种感觉。

我今天就想用咱普通人的理解方式，聊一聊这玩意到底改变了啥。

先说最直观.的变.化，就是车.变.得更“会看”了。

以前的自动驾驶更多靠摄像头和雷达“各扫各的门前雪”，识.别的东西.都挺.碎片化。

现.在加上Transformer之后，它能把这些信号“串”起来理解.整.个场.景。

比如前.面.那个.电动车突然变道，它能联想之前几秒的动作，而不是傻傻.地看一帧画面。

这个我试过，有次试.驾理想的城.市NOA，感受特别明显。

你能感觉到它提前“预判”了拥堵车流.的节奏，那种顺滑感.就出来了。

然后.就是BEV+Transformer这.个.组合拳。BEV是鸟瞰.图视.角，Transformer主要干的是“理解.关系”。

以前算法容易漏判，比如电动车旁边有行.人但.被.遮挡。

现在它能“脑补”出那个.人还在，还在走路。这就是那种从一个点.看全.局的.感觉。

其.实这事就像开车.过.丁字路口，如果你只盯前面，肯定会紧张，但要能脑子里“构图”，你就能判断哪边安全。

说到这.儿，得聊.聊另.一个我觉得挺酷的——端.到端大模型。啥.意思.呢？

以前那一套自.动驾.驶系统分好多个模块，感知、预测、规划，全靠“接力棒”传.递。

可.每一.棒之间信息.都要压缩一次，带来.延迟。

Transformer的思路不.一样，它直接一锅炒，把所有.信息放在一张大图里学习，这样反.应.就快多了。

特斯拉.那套世界.模型就是这么干.的，他们在去年CVPR上展示的成果，真有点意.思。

我看过.那种实时视频，它能自动理.解红绿灯、路.标、行人甚至阴影。

这种语义层理解，真的是靠Transformer的“全局注意力”搞出来的。

不过Transformer也不.是完.美的，这.东.西对数据的依赖太大。

你想想它要吃多少.视频、多少路况样本才有今天这水平，光算力就.是天文数.字。

特.斯拉、小鹏、华为.这些厂在烧的.都是GPU的钱。

我个人还是挺希望国产能早日降本的，现在城市NOA能下放.到十来万的.车上，已经说明一个趋势：

智驾平.权，真.的在到来。

再有.一点特别关键，Transformer在处理时序信息这块.太强.了。

举个例子，以前那种跟踪算法，一旦被遮挡几帧就挂.球了。

现在.它能“想起来”这个.目标之前在干什么、现在可能去哪，等于实现了那.种人脑式预测。

就好比你开.车在西.安二环，看到前方那.辆面包车往右探头了，你潜意识就知道它要并线。

这其实.就是Transformer在模仿的东西——时间上的连续推理。

最后简单总结一下吧，我觉得Transformer这波.真.的彻底改变了自动驾驶的逻辑。

从“看得见”变成了“看得懂”，再往后可能.就是“会判断”。

当然现.在它还只是聪明.助手，离完.全放手还早。

要真.达到.那种你在手机上选个目的地.然后车自己带你去哪的阶段，还得再磨几年。

但趋势已经.很明显了——算法.越来越.像人、决策越来越自然。

行，今.天就聊.到这.儿。这个话题我感觉.咱可以后面再开一期，说.说现在端到端.智驾的体验和落地细节，还有不少坑可以挖。

一如.既往，文章写作不易，还.望大家多多支持，点赞评论收藏一下，感谢大.家！