神经网络与Transformer模型在智能驾驶中的应用

前言

为什么展示模块是高质能量，而硅控模块是比较低智能呢？因为在感知环节中，具体它是一辆货车还是小轿车，我们并不需要雇佣5000名程序员去写识别的规则，比如说长宽高是多少以上的，满足条件之后才会判定为货车或者满足什么条件才是轿车，而是完全不需要代码去实现感知功能。通过一个合理的神经网络结构，把数据多次灌入，只要训练是正确的，这个神经网络最后就能输出正确的结果，而且识别的能力和准确度远远超过一条条针对个案写的代码。

既然感知环节神经网络可以做得这么好，归控模块为什么不能也用这种方式学习驾驶呢？这就是从自动化驾驶切换到智能驾驶的逻辑。而且其中很多公司使用了Transformer模型，很多人知道Transformer是一个处理自然语言的模型，为什么可以用来处理智能驾驶呢？因为文字在进入模型前需要向量化，而其他类型的信号也可以转变为向量，于是同样可以被Transformer模型处理。

至于处理之后的结果好坏最初是未知的，后来从初步的尝试结果看，效果出奇的好，于是就这么用了起来。为什么Transformer模型一用上，30万行C++代码就可以削减到3000行呢？因为Transformer模型里的自注意力机制可以让它提取出大量静态和动态的特征。当训练模型的人把无数真实驾驶的视频片段输入模型，这些片段就在告知模型人类驾驶员是如何驾驶的。当模型看过无数案例之后，它就会自发总结出无数环境特征与驾驶动作之间的关联。

具体到模型本身，就是当无数正确的驾驶视频数据向量化输入到模型之后，模型里的几十亿个等待设置的参数就会自动调整数值。比如说刚开始时每一个参数填的都是0，经过一次训练之后，有的变成了0，有的变成了0.10，有的变成了0.50。再进行一次训练之后，0.10可能变成了0.15，0.50可能变成了0.52。参数就是这样变化的，在实验结束之后，把参数固定不再改变，今后再给这个模型输入雷达和摄像头的数据，这个大模型按照已经固定的参数计算，输出结果自然而然就是智能的。

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