浙商证券：AI+行业系列之智能驾驶：自动驾驶的“大模型”时代

1、大模型技术发展历程大模型泛指具有数十亿甚至上百亿参数的深度学习模型，而大语言模型是大模型的一个典型分支（以ChatGPT为代表）。Transformer架构的提出引入了注意力机制，突破了RNN和CNN处理长序列的固有局限，使语言模型能在大规模语料上得到丰富的语言知识预训练，一方面，开启了大语言模型快速发展的新时代；另一方面奠定了大模型技术实现的基础，为其他领域模型通过增大参数量提升模型效果提供了参考思路。复杂性、高维度、多样性和个性化要求使得大型模型在自动驾驶、量化交易、医疗诊断和图像分析、自然语言处理和智能对话任务上更易获得出色的建模能力。2、自动驾驶模型迭代路径自动驾驶算法模块可分为感知、决策和规划控制三个环节，其中感知模块为关键的组成部分，经历了多样化的模型迭代：CNN（2011-2016）——RNN+GAN（2016-2018）——BEV（2018-2020）——Transformer+BEV（2020至今）——占用网络（2022至今）。特斯拉自动驾驶技术路径的演进可视为自动驾驶技术迭代的风向标，呈现全栈自研、出软硬件的协同发展趋势：软件层面从采用Mobileye到自研Tr