在21世纪的科技浪潮中，自动驾驶技术，无疑是当今科技发展的璀璨明珠，它不仅是载运工具与出行方式的革命性变革，也是人工智能、传感器、云计算、大数据以及材料、机械等多技术领域深度融合的创举。更在减少交通事故、提高出行效率、改变生活与生产方式等方面展现出了巨大的潜力。

自动驾驶是科技的“集大成者”

首先是人工智能的技术。自动驾驶的汽车内部时刻在运行着复杂的算法和神经网络，它们能模拟人类的认知过程，对周围环境进行深度学习和理解。通过计算机视觉技术，车辆能够实时捕捉并分析道路上的图像信息，包括行人、车辆、交通标志等。借助深度学习算法，车辆能够不断优化自身的决策能力，以应对复杂多变的交通环境。

其次是高精度地图与传感器技术的结合。它们为自动驾驶汽车提供了全方位的环境感知能力。高精度地图不仅包含道路的立体精确信息，还包含了交通信号、道路标志等标志性信息，为车辆提供了精准的导航支持。激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器及高清摄像头等传感器，能够实时获取车辆周围的三维空间信息，为车辆提供准确的避障和路径规划依据。这些信息的交叉融合，使自动驾驶汽车能够在保证安全的前提下，实现高效精准的行驶。

再次，云计算与大数据处理技术帮助自动驾驶汽车实现了更高效的数据处理与共享。车辆在运行过程中产生的行驶轨迹、环境感知信息、车辆状态等大量数据，通过云计算平台可以进行实时的处理和分析，车辆与云端之间的数据共享，还有助于实现车与车之间的协同驾驶，提高道路的整体通行效率，推动“车路云一体化”的协同发展。

最后，自动驾驶技术的研发与应用，还促进了汽车制造、电子信息、通信技术、材料科学等多个行业的协同发展。它对车辆在设计、制造、测试及运营维护等多个环节都提出了新需求。这种跨领域的升级，不仅推动了相关技术的全面进步，还促进了产业链上下游的技术创新与整合优化。

大模型改变了自动驾驶

“大模型”无疑是近年来最受关注的热词，因为它正在改变甚至颠覆许多概念和应用场景。

作为人工智能领域最热门的技术方向，大模型的兴起对于自动驾驶技术在感知、泛化、数据处理、决策与规划、仿真训练、架构升级等各方面能力的提升都起到了至关重要的作用：

一、感知能力提升

大模型对多模态数据（如激光雷达、雷达和相机等传感器数据）的高效融合和处理能力，大幅度增强了自动驾驶系统的感知精度，系统可以更好地解读车辆四周的图像和视频资料，识别出路标、交通信号、其他车辆等关键元素，进而确保系统的定位精确性和路径规划能力，并尽早做出预判。

二、泛化能力提升

传统自动驾驶算法往往基于特定场景或任务进行开发，导致场景复用率低，无法覆盖所有可能的驾驶场景，遇到极端情况（业内称作corner case）往往难以处理。而大模型通过深度学习等技术，能够模拟和学习更多的驾驶场景和情况，提高了自动驾驶系统的泛化能力，能够更好地适应各种极端和罕见情况，从而提高整体的安全性和可靠性。

三、数据处理更高效

大模型在数据挖掘和处理方面表现出色，能够通过文本对收集到的图像进行分类和检索，更可以高效地挖掘特殊场景下的长尾数据。这些长尾数据对于自动驾驶系统的训练和优化具有重要意义，有助于应对各种极端和罕见情况。通过大模型的自动标注和数据挖掘能力，可以大幅降低数据的维护成本，提高数据处理效率和质量。

四、决策与规划优化

给大模型学习以往的数据资料，就可以为自动驾驶系统构建出相比之前更为复杂的决策框架。通过研究过去的交通数据，灌输道路使用规则和通行习惯，大模型就可以结合实时的交通信息和路况条件，在车辆面对复杂多变的交通环境时，帮助系统做出更加合理和安全的驾驶决策。

五、仿真训练的强化

自动驾驶系统的训练和提升并不一定全部要在真实场景下完成，在模拟环境中的仿真训练就是一种重要的手段。大模型可以帮助仿真系统更快速、真实地模拟出多样化的道路和气候条件，并指导车辆在维持稳定性和安全性的前提下，从容地应对。这样，一旦进入真实交通环境后，自动驾驶系统在面对突发事件时，就不至于“措手不及”。

六、技术架构的创新

大模型还推动了自动驾驶技术架构的创新。例如，BEV（Bird's Eye View）+Transformer架构已经成为自动驾驶行业的新趋势。这种架构通过将三维信息投影到二维平面上，以俯视视角展现环境中的物体，并结合Transformer模型的自注意力机制捕捉序列中不同元素的相关性，从而提高了自动驾驶系统的整体感知和决策能力。

自动驾驶让交通更安全

加快构建安全、便捷、绿色、高效、绿色、经济、包容、韧性的可持续交通运输服务体系，促进交通产业体系向高端化、智能化、绿色化、低碳化迈进，大力发展现代交通运输服务业，推动综合交通现代化产业体系建设，是交通运输行业的核心使命，也是社会公众对交通运输发展的要求。

数据显示，我国每年因车辆交通事故而死亡的人数达10万人之多，受伤人数更是过百万。其中，约90%的事故原因来自于驾驶员的错误和过失，如疲劳、分心、醉酒和违反交通规则等。自动驾驶车辆由于不受人类情绪和以上各种因素影响，能够持续保持高度集中的注意力与判断力。再加上各种先进的传感器和日趋完善的人工智能算法，自动驾驶系统能够在复杂多变的交通环境中迅速做出最优决策，甚至预判和规避潜在的风险。

根据特斯拉发布的美国统计数据，使用自动辅助驾驶功能的车辆，平均每763万英里（约合1228万公里）发生一次碰撞事故，远低于美国境内自2022年以来的均值67万英里（约合108万公里）一次的事故率。这表明，自动驾驶系统的安全性实际已经达到了人类驾驶的10倍以上。

科技创新是发展新质生产力的核心要素。作为科技创新的“集大成者”，自动驾驶技术正以火车头的姿态，成为拉动汽车制造、电子电器、信息技术和新能源、新材料等行业形成新质生产力的关键驱动力。“人的生命高于一切”，生命权作为最基本的人权，理应得到最高优的保障。无论是从科技创新还是挽救生命角度，呼吁政府可以给予更多的政策支持，让更少的家庭承受因交通事故而失去亲人之痛，让更多的民众可以享受到科技带来的红利。

 作者：茅以升科技教育基金会副理事长兼道路交通委员会会长 刘文杰

编辑：许文茜