近日，大模型独角兽智谱AI在北京证监局办理上市辅导备案，正式开启上市进程。智谱是第一家启动IPO上市流程的“大模型六小虎”，有望成为“AI大模型赛道第一股”。这标志着资本市场对AI大模型技术价值的认可，也折射出该技术正在加速从实验室走向产业应用。随着大模型技术突破带来的范式变革，其商业化潜力正通过自动驾驶、智慧城市等垂直领域逐步释放。
大模型（Large Model）是指基于深度学习架构、参数量级突破千亿级的人工智能系统，具备强大的数据学习能力、多模态信息处理能力和泛化能力。它通过海量数据训练，能够自主提取特征、优化逻辑，并完成复杂任务。在自动驾驶领域，大模型被用于整合感知、决策、规划等核心环节，推动技术从“规则驱动”向“数据驱动”转变。
根据应用场景差异，大模型可分为三大类：
自然语言处理大模型：以GPT系列、LLaMA为代表，专注于文本数据的语义理解与生成。在自动驾驶中，这类模型支撑车机交互系统的自然语言对话能力。
计算机视觉大模型：如BEVFormer、Swin Transformer，通过多视角图像融合技术构建三维环境感知能力，在自动驾驶中用于障碍物识别与轨迹预测。
多模态大模型：整合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多源数据，实现从感知到决策的端到端优化。
大模型的技术突破在于其“规模效应”——当参数规模超过1000亿时，模型性能会出现非线性跃升，例如特斯拉Dojo 2芯片通过23.5EFLOPS算力支撑FSD大模型训练，使系统误判率降低60%。这种能力跃迁直接推动自动驾驶从“规则驱动”向“数据驱动”转型，例如毫末智行DriveGPT大模型通过1.2亿公里真实路测数据训练，在无保护左转场景的通行效率提升40%，系统误判率降低60%，接近国内新基建项目的可靠性标准。
具体来看，大模型对自动驾驶的赋能体现在三大核心维度：
感知环节
传统模块化方案依赖人工设计特征提取规则（如HOG特征、SIFT算法），难以应对动态场景变化（如施工路段、突发加塞）。大模型通过BEV与Transformer架构，将多传感器数据编码为统一特征空间，实现360度无死角环境建模。例如，百度Apollo ADFM通过10重安全冗余方案，在武汉复杂路况下的障碍物识别准确率达到99.7%，接近中国国产大飞机C919的安全水平。
决策层面
端到端大模型打破“感知-决策-规划”的链式架构，直接从原始传感器数据输出控制指令。这种技术路径是模拟人类驾驶员的直觉判断，例如在无信号灯路口场景中，模型能通过历史轨迹数据学习到“等待3秒观察对向车流”的博弈策略。特斯拉FSD V12突破性采用端到端大模型方案后，高速场景接管率下降80%，城区道路通行效率提升35%。
数据闭环
大模型推动自动驾驶进入“车云协同”的正循环：路测传感器采集的动态数据通过5G传输至云端训练平台，优化后的模型再反哺车载系统。这种数据闭环能力使模型能快速迭代，特别是在我国大力支持智能网联“车路云一体化”发展的背景下，大模型对自动驾驶系统在真实场景下的进化起到了关键推动作用。
大模型研用：从产业链到终端
当前，自动驾驶大模型呈现“高端研发突破、量产逐步渗透”的格局。
在高端研发领域，从国内到国外，从产业链到汽车主机厂，自动驾驶相关企业均大力投入研发，取得显著成果。例如：地平线的UniAD模型、百度Apollo ADFM、小鹏汽车的BEV感知方案、Waymo的端到端多模态模型EMMA、特斯拉的FSD/Autopilot系统等，这些高端研发突破为自动驾驶技术的进一步发展奠定了基础。
在量产方面，大模型的应用正逐步渗透到商业化产品中。小鹏汽车的BEV感知方案支持无高精地图的城市NOA功能，显著提升了城市道路的通行效率；百度Apollo ADFM作为全球首个支持L4级自动驾驶的大模型，在武汉萝卜快跑中实现全天候无人化运营，服务近半数市民。毫末智行的多模态大模型DriveGPT也在通过人驾自监督学习，在末端物流场景中不断优化其自动驾驶系统。
在低速无人驾驶领域，已有多家企业率先在产品上应用大模型，实现商业化落地，覆盖了物流配送、清洁环卫、安防巡检等多类场景。
在无人配送场景，基于自主研发的自动驾驶生成式大模型DriveGPT，末端物流自动配送车毫末小魔驼3.0通过实现商超履约、安防巡检等多场景切换，其无人配送车HD05 最高车速可达40km/h，能适应全天候24小时配送需求。
九识智能在技术创新上，实现了将新能源车中普遍使用的车规量产固态雷达应用到L4自动驾驶车辆上，并通过双目视觉及车规雷达的融合大模型感知技术，实现了城市路况的高安全性高质量产品能力。
新石器在最新推出的新石器无人车X12上搭载4D One Model 感知大模型，在顺丰、京东的城配网络中实现70km/h 高速行驶，夜间配送占比提升至65%。而美团自动配送车通过与清华大学合作开发安全强化学习算法，在离线状态下避障通过率提高5%，百万公里事故率趋近于零。
在清洁环卫场景，盈峰环境将DeepSeek大模型本地化部署并与自身200000+台装备运行数据库及亿级公里作业里程数据融合，构建起环卫装备行业最全最精的数字孪生矩阵，还在其第3代清洁机器人“小蜜蜂” 搭载AI智能技术，可实现无人驾驶清扫作业，并利用大模型实现环境动态分析与决策优化，推动环卫行业从传统机械化向智能无人化重构。
仙途智能无人驾驶环卫车Autowise V1也全方位引入大模型技术，在车云协同方面，通过集成最新的大模型技术实现车辆与云端平台间的高效数据交互与智能决策协同，依托云端的强大算力进行场景理解与策略优化，显著提高了无人驾驶系统在长尾场景中的决策能力。同时，仙途智能新一代1vN无人驾驶远程运营体系全面引入多模态大模型技术作为AI安全员。依靠先进的多模态大模型技术，AI安全员能够对车辆运行过程中的相机图像进行实时处理与分析，识别出车辆行驶时遇到的危险场景和异常情况，为无人驾驶提供安全保障。
酷哇科技在去年9月发布的麒麟无人驾驶清扫机器人上采用了以视觉为主的传感器的360°全域感知方案，基于ViT大模型和千万级精准的全要素数据，并结合占用栅格感知，实现了2D转为3D的效果，确保了环境感知的准确性。此外，酷哇科技将大语言模型的泛化理解能力同底盘控制与上装相结合，做到了从扫刷、吸嘴到风机、垃圾箱的全面线控化，而且确保核心零部件定向针对场景打造。
赛特智能“智赛洁”系列无人清扫车搭载在今年上海CCE展上演示了其所搭载的L4级自动驾驶、具身智能系统以及环卫大模型协同运作的全过程。
在园区物流场景，西井科技无人驾驶商用车Q-Truck，搭载了高精度传感器、先进人工智能算法、定位和5G通信技术，使其能够在复杂的物流场景中自主导航、精确避障，确保行驶的安全与稳定。同时，Q-Truck加载端到端大模型技术，获得了更优秀的自学习与自适应能力。
在矿山场景，中国煤炭科工集团煤炭科学研究总院于2024年4月发布“太阳石矿山大模型”，推动了矿山智能化转型，在矿山无人驾驶等领域发挥了重要作用。
易控智驾联合中科院自动化所团队进行基于大模型（包括但不限于语言大模型LLM、视觉语言模型VLM等）的矿山场景自动驾驶行为决策算法相关课题研究，旨在增强矿山无人驾驶应对复杂场景的能力。
向通用智能与产业协同演进
当前自动驾驶大模型的技术路线呈现显著分化，一是以特斯拉、百度为代表，坚持 “端到端大模型 + 自有硬件生态” 的垂直整合路径，目标实现完全自动驾驶。二是以 Waymo、Mobileye 为代表，采用 “大模型局部替代 + 规则引擎主导” 的混合架构，更注重安全性与研发效率。
未来随着算力基础设施的迭代升级，无论是“车端算力爆发式增长”还是“云端训练效率跃迁”的进化，都将成为大模型落地的核心支撑。
在芯片上，随着英伟达Thor（200TOPS）与地平线征程6（508TOPS）等新一代车规级芯片采用异构计算架构，集成 GPU/TPU/NPU 多计算单元，较上一代芯片能效比大幅提升。这类芯片使端到端模型的实时推理成为可能，令自动驾驶在更快速度内完成环境建模与决策等的生成。
在云边协同上，正在致力于构建分钟级数据闭环。在自动驾驶中，边缘端（如车辆本身或路侧设备）能够实时采集和预处理感知数据，然后将关键数据快速传输至云端。云端利用大模型进行深度分析、学习和模型更新，并将更新后的模型或关键参数迅速推送到边缘端，实现感知模型的持续优化和快速部署。如星睿智算中心2.0通过 23.5EFLOPS算力，实现“数据采集-训练-部署”分钟级闭环，类似架构已被特斯拉 Dojo 2.0（10 EFLOPS）与百度Apollo云（5 EFLOPS）采用，形成 “车端实时感知 - 云端批量训练 - 边缘节点快速部署” 的立体算力网络。
目前来看，通过自动驾驶大模型实现“通用智能”与“产业协同”，是未来终极方向。
在通用智能突破上，特斯拉、DeepMind等企业正探索 “具身智能大模型”，赋予车辆类似人类的常识推理能力。例如，通过多任务训练使模型理解 “消防车鸣笛需立即避让”“施工路段需减速绕行” 等抽象规则，而非依赖特定场景的数据标注。这类模型若突破，将使自动驾驶系统适应99%以上的长尾场景，较当前水平提升2个数量级。
在产业协同重构上，随着车路协同标准的完善，大模型将从单车智能向“车-路-云”协同进化。百度Apollo的“ACE 3.0”系统已实现路侧大模型（部署于交通信号灯）与车载模型的实时交互，在保定试点区域使路口通行效率提升40%，停车次数减少65%，这种跨设备的模型协同将开启“全局最优决策”的新范式。
结语
大模型正在重塑自动驾驶的技术边界，其价值不仅在于提升系统性能，更在于推动整个产业从“功能堆砌”向“认知进化”跃迁。未来五年，随着算力成本下降与数据闭环成熟，大模型将成为自动驾驶从实验室走向规模化落地的核心引擎。同时，“车 - 路 - 云 - 网 - 图” 五位一体的新基建体系，将为大模型提供更丰富的场景数据，加速 L4 级自动驾驶从城市示范区向全国路网扩展。
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