大模型推动汽车智能化与出行变革

汽车在经历了电力与互联网的两次重塑后，大模型的引入正将其从交通工具和移动终端，进一步转变为人们生活中的“第三空间”。通过与智能座舱的结合，大模型让人车交互更自然高效，旅行更具趣味性，同时提升了自动驾驶的安全性和便捷性。

以“萝卜快跑”为代表的无人驾驶服务逐渐走入大众生活，体现出汽车行业正被深刻改写。虽然汽车仍无法像《变形金刚》般自由变形，但大模型带来的智能化正逐渐满足人们对未来汽车的美好想象。

智能座舱的进化阶段与应用

在车企竞争加剧、硬件差异缩小的背景下，智能座舱成为吸引消费者的关键，而大模型的加入加速了其演进。

• 基础阶段，大模型提升语音交互能力，让对话流畅自然；
• 进阶阶段，多模态能力让汽车如旅行管家般连接餐饮、酒店、景区等服务生态，成为贴心伙伴；
• 高级阶段，则是大模型与座舱的深度融合，结合摄像头、雷达等硬件，形成独特的差异化体验。

与手机类似，大模型在车内提供聊天陪伴、语音控制、智能提醒等功能，但更重要的是，它还能提供故障诊断、主动救援等专业化服务。例如，车辆发生事故时，大模型可根据碰撞数据自动报警并上传定位信息，为驾驶安全赢得宝贵时间。智能座舱因而不仅让出行更舒适和有趣，也大幅增强了安全保障。

自动驾驶的六个级别

自动驾驶按照国际标准从L0到L5共分六级：

• L0完全依赖人工，仅具备辅助提醒功能；
• L1实现单一维度的辅助，如自适应巡航或车道保持；
• L2能够在特定条件下同时控制加减速和转向，但仍需驾驶员随时接管；
• L3具备在复杂道路中自主驾驶的能力，但遇到极端情况需人类干预；
• L4则能在限定区域内几乎完全自动运行，即便系统失效也能安全停止；
• L5代表完全自动化，可在任何道路和环境下独立完成驾驶任务。

当前多数车企的量产车型停留在L2，但已有企业获准试点L3和L4级别。大模型的引入，凭借强大的感知、决策与生成能力，正加速推动自动驾驶从部分自动化迈向高度乃至完全自动化阶段。

端到端自动驾驶的突破与实践

大模型的引入推动了自动驾驶从传统的“规则前置”走向“自主学习”，实现了端到端的整体式方案。相比以往依赖繁琐规则和模块化设计的方式，端到端自动驾驶通过融合摄像头、激光雷达等多传感器数据，并利用神经网络在海量人类驾驶视频中学习，不仅增强了对复杂动态场景的感知，还能在陌生环境和突发状况下自主做出合理判断。

特斯拉FSD V12就是代表性案例，它减少了人为规则，依靠模型智能涌现实现更流畅的驾驶体验。国内百度则在2024年推出全球首个支持L4级的自动驾驶大模型Apollo ADFM，并在“萝卜快跑”中规模化落地，已覆盖武汉全域、全天候运营，服务超过半数市民，并计划拓展至香港。这一技术进步显著提高了自动驾驶的安全性与适应性，也标志着行业正加速迈向高度自动化的新阶段。

大模型赋能端到端自动驾驶的核心作用

大模型正在为端到端自动驾驶解决关键难题，尤其是在数据和训练环节。自动驾驶需要大量高质量数据来覆盖复杂的道路与长尾场景，而传统依赖人工标注或算法打标的方式效率低、成本高，难以满足需求。大模型则能通过智能检索式搜索（如以文搜图、以图搜图），快速从海量数据中筛选出目标场景，并利用生成能力合成稀缺或边缘案例，显著提升训练效率和覆盖度。