本文来源：智车科技

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/导读/

近日，随着ChatGPT的火爆，其神奇的能力也让民众感觉下一个科技奇异点的到来，而紧随其后，微软发布了copilot——gpt-4平台支持的人工智能新功能，并将其适用于word、powerpoint、excel、outlook、teams等微软商业软件中。不同于之前的gpt-3，gpt-4的发布，也让ChatGPT迎来了一次大更新：ChatGPT不仅支持文字输入，还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图。在加速gpt-4的商业化应用进程的同时，也让更多的人发现了其背后隐藏的巨大的产业机会。

那么放眼汽车领域，功能强大的GPT-4也为我们带来了更多的联想：以GPT-4为代表的多模态大模型，能否应用在自动驾驶技术？是否会成为自动驾驶的下一个颠覆性技术？

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何为多模态大模型？

多模态大模型是一种可以处理多种不同类型数据的深度学习模型，它可以整合来自不同传感器的数据，并根据这些数据做出决策。多模态大模型通常由多个分支组成，每个分支处理不同类型的数据，例如图像、文本、声音、视频等。这些分支可以并行运行，并最终将结果合并以进行决策。

与传统的单模态模型相比，多模态大模型的优点在于它可以从多个数据源中获得更丰富的信息，从而提高模型的性能和鲁棒性。例如，在自动驾驶领域中，多模态大模型可以同时处理来自相机、激光雷达和毫米波雷达等多个传感器的数据，以更全面地理解当前交通环境，并做出更准确的决策。

多模态大模型的另一个重要特点是它可以使用不同类型的深度学习算法来处理不同类型的数据。例如，卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像数据，而循环神经网络（RNN）可以用于处理序列数据。在多模态大模型中，不同类型的数据可以使用不同的分支进行处理，并最终合并为一个整体模型。

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ChatGpt中所使用的大模型

虽然ChatGpt中所应用的具体技术，微软并没有透露，但通过其官方的简介说明，我们也能窥探一二。作为大模型在NLP领域的成功应用，ChatGPT所带来的技术革新是颠覆性的。从GPT-1到GPT-3，其大模型的参数量从1.1亿个增长到了1750亿个，几年的时间内增长了一千多倍。在Transformer网络提出后，从业人员发现，模型参数量的不断提升，会让模型的能力持续提高。于是，人民便开始在模型中加入越来越多的参数，导致模型规模屡创新高。

同时，“大模型”还有另一个特点——“无监督预训练”。大模型参数量大、结构大，还需要大量的数据集进行训练，而对如此庞大的数据进行人工标注显然是困难的。因此，针对大模型的特性，往往会采用“无监督预训练”（亦称“自监督学习”）模式，可以让模型在海量数据中自行学习，无需人类干预，这让模型可以快速地在训练中成长，提高了训练效率。而在预训练后，还会对大模型进行RLHF(人类反馈强化学习)，在这个阶段则引入了大量的人工，通过数据标注等方式帮助模型进化，进一步提升模型的推理能力。

因此，多模态大模型其实可以通俗理解成一种“可以处理多种类型数据的包含大量参数的AI模型”，而它的最大优势就在于推理能力强，准确率高，可以完成复杂的任务（例如帮你写一段代码、解读搞笑图片等等）。

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多模态大模型颠覆自动驾驶？

那么如此火爆的技术是否可以应用于自动驾驶上呢？答案当然是肯定的。

其实，在自动驾驶领域，“多模态”早已得到应用，这是因为自动驾驶任务本就是适合多模态场景的。例如感知模块，自动驾驶需要从多个传感器中收集数据，并根据这些数据做出决策。这些数据可以是图像、激光雷达和毫米波雷达等。使用多模态大模型可以将这些不同类型的数据整合在一起，从而提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。

多模态大模型的另一个优点是可以处理不同类型的数据之间的关系。例如，在自动驾驶中，相机可以提供道路和障碍物的图像信息，激光雷达可以提供距离和深度信息，而毫米波雷达可以提供速度和方向信息。多模态大模型可以将这些不同类型的数据融合在一起，以更全面和准确地理解驾驶环境。

其次，多模态大模型还可以通过学习来改进其性能。例如，在自动驾驶中，多模态大模型可以学习道路上不同类型的障碍物，并根据这些障碍物做出决策。这种学习可以使自动驾驶系统更加智能和适应不同的驾驶环境。在自动驾驶中，多模态大模型还可以通过使用深度学习算法来实现。深度学习是一种基于神经网络的机器学习。

算法，它可以处理大量的数据，并从中提取有用的特征。这些特征可以用于识别不同的驾驶场景，如道路标志、路况和其他车辆等。在多模态大模型中，深度学习算法可以使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型来处理图像和序列数据。

最后，多模态大模型可以用于预测其他车辆的行为，包括变道、减速和加速等。它也可以用于实现自动泊车和自动刹车等功能，以提高车辆的安全性能。也可以实现自主导航。多模态大模型可以根据不同类型的数据来规划行驶路径，并根据当前环境做出决策。例如，在城市环境中，自动驾驶系统可以根据交通信号灯和行人等因素来做出决策。在乡村道路上，它可以根据道路标志和路况等因素来做出决策。

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总结

Gpt-4的到来，带火了多模态大模型的颠覆性技术，但想要应用多模态大模型在自动驾驶领域之中，目前看来也面临着非常多的挑战。例如，由于来自不同传感器的数据类型和分辨率不同，数据整合和对齐是一个挑战。此外，处理多个数据源需要大量的计算和存储资源。因此，为了实现高性能的自动驾驶系统，需要使用高性能的计算硬件和优化的算法。

尽管如此，在Gpt-4上的成功应用已让行业人员看到了未来的期望，随着技术的不断发展，它也将成为未来自动驾驶系统中不可或缺的一部分。

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