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近年來，隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語言模型在生成文本、對話交互等領域的驚艷表現，“Transformer架構是否正在取代傳統深度學習”這一話題一直被持續討論。特別是在自動駕駛領域，部分廠商開始嘗試將多模態大模型（MLLM）引入到感知、規劃與決策系統，引發了“傳統深度學習是否已過時”的激烈爭論。然而，從技術原理、算力成本、安全需求與實際落地路徑等維度來看，Transformer與深度學習并非你死我活的替代關系，更像是相互協作的搭檔，各自承擔著不同但關鍵的系統職責。

在自動駕駛的系統架構中，感知、預測、決策和控制構成了整套智能系統的核心流程。感知主要依賴傳感器獲取包括車輛、行人、車道、紅綠燈等外界信息，而后續的模塊將這些信息輸入到路徑預測、行為推理、避障規劃等過程中，最終通過控制模塊發出操作指令。傳統的深度學習技術，尤其是卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及長短期記憶網絡（LSTM），在這些任務中長期占據主導地位。它們擅長從大規模標注數據中學習復雜模式，尤其在圖像識別和語義分割任務中表現極其穩定。這些能力對于自動駕駛感知模塊來說至關重要，因為車輛必須在毫秒級時間內精確識別交通元素，做出正確判斷。

那么，Transformer及其演化版本——大語言模型（LLMs）是如何進入自動駕駛語境的？最早，這類模型在自然語言處理（NLP）中大放異彩，其核心能力是利用“注意力機制”捕捉序列中各個元素之間的全局關系，從而建立強大的上下文理解能力。當這種能力擴展到圖像、視頻、雷達點云等非語言模態時，便演化出了多模態大模型。這些模型開始被用于分析交通情境、預測行為意圖甚至制定高層級的駕駛策略。如當系統識別到一名行人正在接近斑馬線時，LLM可以結合先前的上下文，推理出行人可能即將穿越道路，從而提示系統減速或者繞行。

盡管LLM擁有非常強的表現，但想讓LLM完全替代傳統深度學習仍存在很多障礙。其一，感知模塊需要實時響應，對延遲極為敏感，而當前的LLM通常體積龐大，推理延遲高，難以滿足車載算力環境下的效率需求。其二，LLM存在“幻覺”問題，即在缺乏明確指令或訓練邊界時可能生成虛假或無效內容。這在文本生成中也許只是語義錯誤，但在自動駕駛中則可能導致不可控的安全風險。其三，Transformer架構天生是“黑盒”模型，其推理過程難以解釋，這與自動駕駛系統對安全審計、責任劃分和法規合規的高度可解釋性要求存在本質沖突。

當前一些技術方案正在嘗試“融合式架構”，即不再二選一，而是將Transformer與深度學習各自用于最適合的模塊中。如感知系統繼續由CNN主導，以保證高效率和高準確性，而行為預測、意圖理解等推理性任務則由LLM輔助，提供更加豐富的語義支撐。甚至出現了一些具有“世界模型”能力的Transformer，可以通過對復雜交通環境的抽象建模，實現自我模擬、自我優化。如小馬智行和Waymo等企業就采用了生成式AI與強化學習相結合的路徑，用于訓練自動駕駛系統在“長尾場景”中的魯棒性。

小馬智行解決方案

所謂“長尾場景”，是指那些在現實中極其罕見但又可能導致嚴重事故的交通情形，比如高速公路上掉落的鐵桶，或電動車突然逆行。這類場景在真實數據集中幾乎不可能窮盡采集，因此生成式AI成為補充訓練數據的有效手段。Transformer在此處可以發揮作用，通過構建基礎世界模型，模擬出這些罕見事件，從而提升系統的泛化能力。這種方式與AlphaGo早期學習人類棋譜的模仿學習相比，更類似于AlphaZero的自我博弈訓練邏輯，即通過模擬世界不斷優化自身策略。

模擬能力的提升也不意味著真實感知能力可以被忽略。真實環境下的道路情況千變萬化，光線、天氣、交通設施甚至人類行為都有不可預測的變量。只有深度學習算法對真實傳感器數據的穩定識別能力，才能確保系統在最底層建立可靠輸入。Transformer只能在此基礎上做進一步“思考”，卻不能完全“接管”任務流程。

還有一個不能忽視的問題是資源成本。LLMs往往依賴如GPU、TPU或專用神經網絡加速芯片等高性能算力平臺，其部署成本極高。尤其在邊緣計算為主的自動駕駛車輛中，車載芯片資源有限，無法支持大規模參數模型的常態運行。相比之下，傳統深度學習模型經過多年優化，早已形成標準化的輕量級版本，能夠在嵌入式平臺上高效運行。因此，目前主流廠商多數仍在感知和控制層面采用深度學習方案，而將Transformer用于云端或訓練環節，作為仿真生成、行為推理等場景的工具。

在路徑規劃環節，Transformer也遇到實際挑戰。路徑規劃是一項要求高度實時性和高可靠性的任務，每一次決策都必須在極短時間內完成，并具備高度確定性。大模型雖然在策略生成和規則制定上具備潛力，但在執行效率和可控性方面仍難與傳統A*、RRT、BEV-basedlearning等路徑規劃算法媲美。此外，大模型輸出的隨機性與路徑規劃任務的確定性形成天然沖突，一旦規劃路徑不確定或出現偏差，將嚴重影響行車安全。

從系統架構的演進趨勢來看，自動駕駛行業正逐步走向“多模態+分工協作”模式。感知、控制、導航等模塊保持使用穩定可靠的深度學習體系，而認知層、交互層則可逐步引入LLMs，提升整車系統的理解力和推理能力。如自動駕駛車輛在接近施工區域時，傳統模型只能識別出前方有障礙物，而LLMs能夠通過“語義理解”判斷出這些障礙可能是臨時的，進而優化繞行路徑。未來還可探索將自然語言與車輛交互融合，如讓乘客以語音方式發出“去最近的加油站”或“我想避開高速”之類指令，由大模型解析后生成交通行為策略。

但這些探索尚處于試驗與驗證階段。監管機構對自動駕駛系統的“黑盒性”極為謹慎。Transformer模型在文本生成中出現的不穩定性一旦遷移至交通系統，可能導致災難性后果。因此，目前的大模型更可能作為“增強模塊”參與系統設計，而非完全替代深度學習基礎架構。

從整個行業來看，判斷Transformer是否取代深度學習，關鍵不在于技術路線之爭，而在于適用性與安全性。在大語言模型快速發展的背景下，我們應當看到其在認知理解、行為建模與復雜推理上的巨大潛力，但也必須正視其高算力需求、不確定性輸出和缺乏可解釋性的現實挑戰。在自動駕駛這樣的“物理AI”場景中，任何一個系統模塊的失誤都可能帶來生命安全風險，因此技術的引入必須謹慎。

簡而言之，Transformer與深度學習之間并非此消彼長的替代關系，而是互補與融合的發展格局。它們在不同層級承擔各自最擅長的任務，共同構建更加智能、安全與高效的自動駕駛系統。未來，隨著技術演進與芯片平臺優化，或許會出現更加輕量化、可解釋且穩定的Transformer模型，從而進一步拓寬其在自動駕駛系統中的角色，但在此之前，深度學習仍將在底層穩定運行，筑牢智能出行的安全基礎。

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