在4月16日舉行的百度開發(fā)者大會(huì)上，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏宣布百度已訓(xùn)練出了Apollo視覺感知大模型，并表示視覺大模型最大的應(yīng)用場景是自動(dòng)駕駛。

為什么視覺大模型最大的應(yīng)用場景是自動(dòng)駕駛，視覺大模型是如何在自動(dòng)駕駛中應(yīng)用的，優(yōu)勢又有哪些？

最大的應(yīng)用場景是自動(dòng)駕駛是因?yàn)橐曈X感知是自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)之一，相當(dāng)于車輛的“眼睛”，為車輛提供對周圍環(huán)境的全面感知，也是實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。

視覺大模型是基于深度學(xué)習(xí)算法的一種高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測、語義分割等任務(wù)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是視覺大模型的核心算法之一，作為一種專門用于處理圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它能夠有效地提取圖像中的特征，如邊緣、紋理、形狀等。目標(biāo)檢測算法（如Faster R-CNN、YOLO）能夠在圖像中準(zhǔn)確地定位和識(shí)別不同類型的物體，并給出物體的邊界框和類別標(biāo)簽。語義分割算法（如FCN、SegNet）能夠?qū)D像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的精細(xì)化理解和分割。

近年來，Transformer技術(shù)已成功應(yīng)用于視覺領(lǐng)域，特別是在自動(dòng)駕駛的視覺感知模型中，例如，Vision Transformer（ViT）通過期獨(dú)特的自注意力機(jī)制，能夠捕獲圖像中的長距離依賴關(guān)系，這對于理解復(fù)雜交通場景中各種元素如何互動(dòng)尤為重要。此外，ViT可以有效轉(zhuǎn)換2D圖像特征到鳥瞰圖（BEV），額外i自動(dòng)駕駛車輛提供從上而下的環(huán)境感知視覺，大幅提升其全局建模能力和決策效率。

視覺感知

為了實(shí)現(xiàn)更全面的環(huán)境感知，視覺大模型還會(huì)融合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，例如百度Apollo就利用多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行感知融合，包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等。

視覺大模型在自動(dòng)駕駛中扮演著關(guān)鍵的角色，主要應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：

物體檢測和識(shí)別：視覺大模型通過攝像頭等傳感器獲取周圍環(huán)境的圖像信息，并對其進(jìn)行處理和分析，識(shí)別和定位車輛、行人、交通標(biāo)志、車道線等關(guān)鍵信息，為車輛的路徑規(guī)劃和決策控制提供基礎(chǔ)。

例如，視覺感知大模型能夠檢測車道線，幫助車輛保持在車道內(nèi)行駛；能夠識(shí)別限速標(biāo)志、紅綠燈等，將信息傳遞給車輛控制系統(tǒng)，以便車輛做出相應(yīng)的駕駛行為，遵守交通規(guī)則；同時(shí)基于目標(biāo)檢測算法，視覺大模型可以準(zhǔn)確地檢測并跟蹤道路上的障礙物，如其他車輛、行人或動(dòng)物，從而避免碰撞和發(fā)生事故。

視覺感知大模型能夠檢測車道線

道路分割與語義理解：通過語義分割算法，視覺大模型可以將道路圖像分割成不同的區(qū)域，并理解每個(gè)區(qū)域的語義含義，例如識(shí)別車道、路邊停車區(qū)域等。

深度估計(jì)：視覺大模型能夠估計(jì)圖像中每個(gè)像素的深度信息，從而構(gòu)建周圍環(huán)境的三維模型，為車輛提供更精確的距離感知能力。

行為預(yù)測與決策支持：視覺大模型可以預(yù)測其他交通參與者的行為，如預(yù)測行人的移動(dòng)軌跡或其他車輛的駕駛意圖，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策制定提供重要依據(jù)。

視覺大模型在自動(dòng)駕駛中應(yīng)用還具有獨(dú)特優(yōu)勢：

首先是高精度感知能力，視覺大模型能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，具有強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，支持自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對周圍環(huán)境的全面感知。

其次是端到端學(xué)習(xí)，視覺大模型可以通過端到端的學(xué)習(xí)方式，直接從原始圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，無需人工設(shè)計(jì)特征和規(guī)則，簡化了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理流程。

然后是泛化能力強(qiáng)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的視覺大模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能適應(yīng)不同的天氣、光照等環(huán)境變化，還能應(yīng)對不同的道路場景。

最后是可擴(kuò)展性強(qiáng)，視覺大模型可以不斷學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型迭代和優(yōu)化，提升感知能力和駕駛決策的準(zhǔn)確性。

總的來說，視覺大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，隨著算法的不斷優(yōu)化、算力的持續(xù)提升以及數(shù)據(jù)的快速積累，將會(huì)為智能交通帶來更多可能性。