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自動駕駛的發展并非一成不變，在傳統自動駕駛系統中，通常采用分層的體系架構。最底層是感知層，負責將攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器數據轉化為車輛能夠“看到”的環境信息；其上是跟蹤與狀態估計層，負責在時間維度關聯感知結果，推斷目標的速度與運動趨勢；預測層則基于當前狀態，估計其他道路使用者的未來可能軌跡；決策與路徑規劃層綜合所有信息，生成車輛執行的行動策略；最后，控制層將規劃結果轉化為具體的油門、剎車和轉向指令。

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這種結構化設計具有顯著優勢，每一層在延遲、可靠性和驗證方式上要求不同，分層使得模塊可獨立優化、便于問題定位。如傳感器異常可回溯至感知層排查，控制環路不穩可對控制器單獨壓力測試。模塊化還允許在關鍵閉環中使用已嚴格驗證的算法，而將依賴常識推理的任務交給更靈活的模型處理，從而兼顧實時控制的安全性與語義層面的智能判斷。

除了結構化的架構外，端到端的概念被越來越多企業多推崇。所謂端到端，就是把感知到控制盡可能用大模型學習出來。端到端理論上可以減少模塊之間的誤差累積，學出的行為可能更連貫、更“自然”。但這種路徑帶來的問題也很明顯，可解釋性差，驗證起來很難，而且需要極大量、極多樣的數據來覆蓋各種罕見場景。因此在實際的技術方案中，會在最需要確定性的地方保留傳統可驗證方法，而在需要語義理解或大范圍推理的地方引入更靈活的模型。

語言模型放進自動駕駛有何作用？

語言模型擅長處理和生成語言、能做基于大規模語料的推理和常識補全，把它用在自動駕駛里，多數時候是放在語義層和生成/解釋層，而不是直接替代感知或控制那類需要精確幾何計算的工作。

車輛軌跡預測，圖片源自：網絡

在一些交通場景中，感知模塊會告訴系統“有若干個物體在前方”，但把這些物體上升為可以驅動決策的語義信息，往往需要把感知結果和道路規則、施工通告、臨時交通標志等背景信息結合起來。語言模型擅長把結構化的感知結果和文本化的知識聯系起來，輸出更接近人類理解的描述。換句話說，它能把“看到的點”變成“能讀懂的語義”，這對處理臨時路況、復雜標識或人類語言說明很有幫助。

語言模型在高層策略描述上也可以發揮巨大作用。遇到交通參與者復雜互動的場景，系統除了需要給出一條可執行軌跡，有時也需要說明為什么選擇這條軌跡、有哪些可替代方案以及這些方案的語義判斷依據。語言模型可以把這些理由或方案用自然語言或預定義模板羅列出來，便于運維人員審閱或作為人機交互的解釋輸出。這里的關鍵是模型輸出的是“解釋”和“備選方案”，而不是把解釋當作直接可執行的指令。

語言模型在自動駕駛的數據與仿真領域也展現出重要價值。為了構建更魯棒的自動駕駛系統，尤其是在覆蓋罕見的長尾場景方面，仿真與合成數據不可或缺。語言模型能夠自動生成多樣化的場景描述、對話腳本及測試用例，并通過場景生成器將這些語義內容轉化為可執行的仿真環境。借助這一能力，系統能夠在虛擬環境中高效復現現實中難以采集的極端情況，從而顯著提升訓練與驗證的覆蓋范圍。

此外，語言模型在將復雜技術內容轉化為自然語言方面也具有突出優勢。無論是車內語音交互、對外部管理系統的自然語言接口，還是在事后將故障日志整理成易于理解的報告，語言模型都能發揮關鍵作用。對于普通乘客或維護團隊而言，將復雜的傳感器數據與決策過程轉化為一句清晰易懂的說明，遠比直接呈現原始數據更具實用價值。

語言模型為什么不能直接替代核心駕駛技術？

把能做的講清楚之后，有必要把不能做的也講明白。語言模型的本質決定了它不可能完全替代那些需要精確數值計算、實時閉環控制和可證明性證明的環節。

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語言模型輸出的概率性本質決定了其生成內容雖然通常連貫合理，卻未必完全符合物理事實。尤其在信息不完整或存在沖突的情況下，模型可能生成看似合理但實際錯誤的結論。由于自動駕駛系統對判斷錯誤的容忍度極低，任何不準確輸出都可能引發嚴重后果，因此將語言模型的自由生成結果直接用于安全關鍵決策具有較高風險。

實時性與算力限制是另一重要約束。車輛在動態道路環境中通常需要在幾十至幾百毫秒內完成決策與控制。然而，當前大規模語言模型的推理過程仍對計算資源有較高需求，難以在車端直接實現全尺寸模型的實時響應。盡管可采用模型壓縮、知識蒸餾或專用硬件等手段進行優化，但這些方法往往伴隨性能損失或帶來更復雜的工程部署問題。

模型的“接地”能力同樣至關重要，即輸出必須嚴格基于當前傳感器數據與物理約束。語言模型的知識主要來源于離線訓練語料，而駕駛決策高度依賴如幾何關系、速度與動力學狀態等實時感知信息。要實現語義推理與感知事實的對齊，必須建立可靠的多模態輸入機制，將圖像、點云等感知數據以低損失方式傳遞給模型，并確保其輸出不脫離實際觀測。這類多模態接地機制的工程實現難度較高，容易產生語義推斷與物理現實之間的不一致。

在法規與系統驗證層面，自動駕駛也必須滿足嚴格的測試與合規要求，需要證明系統在各種場景下的行為可控、可測。語言模型的黑箱特性使其難以提供形式化、數學化的安全保證。因此，在現有工程實踐中，通常將最高風險的閉環控制任務交由可驗證的小型模塊處理，而語言模型的輸出則多作為輔助信息或解釋性內容使用，以此在發揮其智能優勢的同時確保系統的整體安全性與可認證性。

系統集成時有哪些看起來不起眼但很關鍵的細節？

在將語言模型實際集成為系統組件時，必須對一系列工程細節加以周密考慮。這些細節雖看似瑣碎，卻直接關系到系統能否安全、穩定地運行。

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接口設計需要明確約束。系統里要事先定義好語言模型輸出的格式和語義范圍，避免模型隨意生成不可解析的文本。常見的做法是把模型的回復限定到一套事先定義好的模板或標簽集合里，然后再由驗證模塊把這些輸出轉成下層可執行的指令。這樣做的目的在于把概率性語言輸出變成工程上可控的信號，防止上層的自由發揮直接影響控制層的安全邊界。

多模態數據如何供給模型也要慎重考慮。感知模塊產出的信息形式很多樣，包括稠密圖像、稀疏點云和時間序列軌跡等。想把這些異構數據有效地傳給以文本為主的模型，有些團隊會把結構化信息符號化成短文本描述后再喂給模型，這樣雖然簡單但會丟失細節。還有一些會采用多模態編碼器，把圖像或點云映射到與語言兼容的嵌入空間，這樣信息保留更好，但實現和部署復雜度更高。

此外，對模型輸出進行校驗的機制也必不可少。校驗可以是規則驅動的，也可以是用小型判別模型來做。無論采用哪種方式，目標都是在把語言模型的建議傳給下層執行器之前，先評估其可執行性、安全性和與當前感知事實的一致性。在實際設計時，經常把這個校驗器設計成一個獨立模塊，只有通過校驗的輸出才能被轉化為規劃器能夠接受的約束或指令。

評測體系要擴展，不能只靠傳統指標。在引入語言模型之后，評測不再僅限于感知精度或軌跡偏差，還要關注語義穩定性、輸出一致性和與感知事實的一致性。評測用例需要刻意設計能誘發模型“編故事”的情形，看模型在信息不全、信息沖突或極端擾動下會不會產生不合邏輯的結論。此外把模型放進閉環仿真環境里進行壓力測試也是非常必要的，只有在大量擾動和邊界條件下通過檢驗，才能說明整體系統在這些維度上的魯棒性。

部署架構的權衡很多時候決定整體成敗。把大模型放在云端能利用強算力，但會引入網絡延遲和連通性風險；把模型盡量壓到車端能降低延遲但會受限于硬件和能耗；采用邊緣與云配合能兼顧兩者卻增加系統復雜性。因此，需要根據不同功能的實時性和安全等級來決定哪部分邏輯允許云端參與、哪部分必須留在車端，并且為各種網絡和硬件故障設計回退策略。

最后的話

語言模型是一個擅長語義理解、生成文本和做常識推理的工具，把它用在自動駕駛里能在很多非實時或者語義密集的環節發揮很大作用。典型的落地場景包括把感知結果轉成語義描述、為復雜交互場景提供可讀的策略說明、在仿真和數據生成里擴充長尾樣本，以及把復雜技術信息以人能讀懂的方式輸出給乘客或運維人員。

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同時也要明白，語言模型不適合替代那些要求嚴格實時性、精確幾何推導或需要數學證明的控制環路。它有生成概率性的本質，可能在信息不足的情況下給出不準確的結論；它對算力和延遲敏感，直接在車端做全尺寸推理現實上不容易；它與實際感知的接地工作工程量大，必須有專門的接口和校驗機制。監管和驗證的要求更是限制了把語言模型當成黑箱來承擔安全關鍵職責。

對于語言模型是否應成為自動駕駛的必選項，關鍵在于厘清其適用的具體場景、使用方式及相應的風險管控機制。我們更應將語言模型視為一種工具，在工程實踐中明確其邊界，將高風險的實時控制閉環留給可驗證的傳統模塊，而把語言模型的輸出定位為解釋信息、輔助提示或非實時決策支持。這種分工方式既符合系統安全要求，也體現了工程落地的務實邏輯。

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