自动驾驶中Transformer大模型会取代深度学习吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]近年来，随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型在生成文本、对话交互等领域的惊艳表现，“Transformer架构是否正在取代传统深度学习”这一话题一直被持续讨论。特别是在自动驾驶领域，部分厂商开始尝试将多模态大模型（MLLM）引入到感知、规划与决策系统，引发了“传统深度学习是否已过时”的激烈争论。然而，从技术原理、算力成本、安全需求与实际落地路径等维度来看，Transformer与深度学习并非你死我活的替代关系，更像是相互协作的搭档，各自承担着不同但关键的系统职责。

在自动驾驶的系统架构中，感知、预测、决策和控制构成了整套智能系统的核心流程。感知主要依赖传感器获取包括车辆、行人、车道、红绿灯等外界信息，而后续的模块将这些信息输入到路径预测、行为推理、避障规划等过程中，最终通过控制模块发出操作指令。传统的深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM），在这些任务中长期占据主导地位。它们擅长从大规模标注数据中学习复杂模式，尤其在图像识别和语义分割任务中表现极其稳定。这些能力对于自动驾驶感知模块来说至关重要，因为车辆必须在毫秒级时间内精确识别交通元素，做出正确判断。

那么，Transformer及其演化版本——大语言模型（LLMs）是如何进入自动驾驶语境的？最早，这类模型在自然语言处理（NLP）中大放异彩，其核心能力是利用“注意力机制”捕捉序列中各个元素之间的全局关系，从而建立强大的上下文理解能力。当这种能力扩展到图像、视频、雷达点云等非语言模态时，便演化出了多模态大模型。这些模型开始被用于分析交通情境、预测行为意图甚至制定高层级的驾驶策略。如当系统识别到一名行人正在接近斑马线时，LLM可以结合先前的上下文，推理出行人可能即将穿越道路，从而提示系统减速或者绕行。

尽管LLM拥有非常强的表现，但想让LLM完全替代传统深度学习仍存在很多障碍。其一，感知模块需要实时响应，对延迟极为敏感，而当前的LLM通常体积庞大，推理延迟高，难以满足车载算力环境下的效率需求。其二，LLM存在“幻觉”问题，即在缺乏明确指令或训练边界时可能生成虚假或无效内容。这在文本生成中也许只是语义错误，但在自动驾驶中则可能导致不可控的安全风险。其三，Transformer架构天生是“黑盒”模型，其推理过程难以解释，这与自动驾驶系统对安全审计、责任划分和法规合规的高度可解释性要求存在本质冲突。

当前一些技术方案正在尝试“融合式架构”，即不再二选一，而是将Transformer与深度学习各自用于最适合的模块中。如感知系统继续由CNN主导，以保证高效率和高准确性，而行为预测、意图理解等推理性任务则由LLM辅助，提供更加丰富的语义支撑。甚至出现了一些具有“世界模型”能力的Transformer，可以通过对复杂交通环境的抽象建模，实现自我模拟、自我优化。如小马智行和Waymo等企业就采用了生成式AI与强化学习相结合的路径，用于训练自动驾驶系统在“长尾场景”中的鲁棒性。

小马智行解决方案

所谓“长尾场景”，是指那些在现实中极其罕见但又可能导致严重事故的交通情形，比如高速公路上掉落的铁桶，或电动车突然逆行。这类场景在真实数据集中几乎不可能穷尽采集，因此生成式AI成为补充训练数据的有效手段。Transformer在此处可以发挥作用，通过构建基础世界模型，模拟出这些罕见事件，从而提升系统的泛化能力。这种方式与AlphaGo早期学习人类棋谱的模仿学习相比，更类似于AlphaZero的自我博弈训练逻辑，即通过模拟世界不断优化自身策略。

模拟能力的提升也不意味着真实感知能力可以被忽略。真实环境下的道路情况千变万化，光线、天气、交通设施甚至人类行为都有不可预测的变量。只有深度学习算法对真实传感器数据的稳定识别能力，才能确保系统在最底层建立可靠输入。Transformer只能在此基础上做进一步“思考”，却不能完全“接管”任务流程。

还有一个不能忽视的问题是资源成本。LLMs往往依赖如GPU、TPU或专用神经网络加速芯片等高性能算力平台，其部署成本极高。尤其在边缘计算为主的自动驾驶车辆中，车载芯片资源有限，无法支持大规模参数模型的常态运行。相比之下，传统深度学习模型经过多年优化，早已形成标准化的轻量级版本，能够在嵌入式平台上高效运行。因此，目前主流厂商多数仍在感知和控制层面采用深度学习方案，而将Transformer用于云端或训练环节，作为仿真生成、行为推理等场景的工具。

在路径规划环节，Transformer也遇到实际挑战。路径规划是一项要求高度实时性和高可靠性的任务，每一次决策都必须在极短时间内完成，并具备高度确定性。大模型虽然在策略生成和规则制定上具备潜力，但在执行效率和可控性方面仍难与传统A*、RRT、BEV-basedlearning等路径规划算法媲美。此外，大模型输出的随机性与路径规划任务的确定性形成天然冲突，一旦规划路径不确定或出现偏差，将严重影响行车安全。

从系统架构的演进趋势来看，自动驾驶行业正逐步走向“多模态+分工协作”模式。感知、控制、导航等模块保持使用稳定可靠的深度学习体系，而认知层、交互层则可逐步引入LLMs，提升整车系统的理解力和推理能力。如自动驾驶车辆在接近施工区域时，传统模型只能识别出前方有障碍物，而LLMs能够通过“语义理解”判断出这些障碍可能是临时的，进而优化绕行路径。未来还可探索将自然语言与车辆交互融合，如让乘客以语音方式发出“去最近的加油站”或“我想避开高速”之类指令，由大模型解析后生成交通行为策略。

但这些探索尚处于试验与验证阶段。监管机构对自动驾驶系统的“黑盒性”极为谨慎。Transformer模型在文本生成中出现的不稳定性一旦迁移至交通系统，可能导致灾难性后果。因此，目前的大模型更可能作为“增强模块”参与系统设计，而非完全替代深度学习基础架构。

从整个行业来看，判断Transformer是否取代深度学习，关键不在于技术路线之争，而在于适用性与安全性。在大语言模型快速发展的背景下，我们应当看到其在认知理解、行为建模与复杂推理上的巨大潜力，但也必须正视其高算力需求、不确定性输出和缺乏可解释性的现实挑战。在自动驾驶这样的“物理AI”场景中，任何一个系统模块的失误都可能带来生命安全风险，因此技术的引入必须谨慎。

简而言之，Transformer与深度学习之间并非此消彼长的替代关系，而是互补与融合的发展格局。它们在不同层级承担各自最擅长的任务，共同构建更加智能、安全与高效的自动驾驶系统。未来，随着技术演进与芯片平台优化，或许会出现更加轻量化、可解释且稳定的Transformer模型，从而进一步拓宽其在自动驾驶系统中的角色，但在此之前，深度学习仍将在底层稳定运行，筑牢智能出行的安全基础。

审核编辑 黄宇