基于规则与模块化（感知-预测-规划-控制）的传统自动驾驶技术栈，在应对低速场景中无限多样的“长尾问题”时，表现出局限性：各模块误差累计、规则库膨胀难以维护、对未知场景泛化能力弱。AI大模型所展现出的强大世界理解、常识推理与生成能力，为打破这些瓶颈带来了曙光。

大模型赋能的多层次技术革命

大模型对低速无人驾驶的赋能是分层、渐进的。

层一：感知与理解的质变

开放词汇识别与细粒度理解：传统感知模型只能识别预定义类别的有限集。借助视觉大模型（VLMs），车辆能够理解“那个穿红衣服、正在招手的人”、“一辆货物快掉下来的三轮车”等开放语义描述，极大增强对复杂场景的解析能力。

场景重建与推理：通过基于Transformer的BEV（鸟瞰图）感知框架，更精准地融合多摄像头信息，实现更稳定、更具空间一致性的3D环境重建。大模型还能对场景进行简单推理，如判断“前方积水可能很深，需绕行”。

数据生成与闭环：利用生成式AI（如扩散模型），可自动生成大量涵盖稀有场景、极端天气和不同地域特征的高保真合成数据，以极低成本填充数据分布中的“空白”，加速模型训练与迭代。

层二：决策与规划的认知飞跃（端到端架构的曙光）

这是最具颠覆性的方向。端到端架构旨在将传感器输入（图像/点云）直接映射为控制输出（方向盘、油门），其核心优势在于：

隐式学习最优策略：通过海量驾驶视频数据训练，模型能隐式地学习人类司机在处理复杂交互时的综合策略（包括感知、预测、规划），避免模块化架构中人为分割带来的信息损失与误差累积。

更好的泛化与交互性：面对训练数据中未出现过的场景，端到端模型凭借其强大的表征学习能力，可能表现出比规则系统更好的泛化性能。其决策过程更接近“直觉反应”，在密集人机交互中可能更流畅自然。

系统简化潜力：理论上，一个统一的端到端模型可以替代多个独立模块，极大简化系统复杂性。

层三：垂直场景的专用“小”模型

直接部署千亿参数通用大模型于车端不现实。更可行的路径是基于通用大模型的知识与能力，针对环卫、物流、接驳等特定场景，蒸馏或微调出轻量化的专用模型。这种“大模型赋能的专家模型”在性价比和实用性上更具优势。

现实挑战与渐进式落地路径

尽管前景广阔，大模型与端到端技术的落地仍面临严峻挑战。

可解释性与安全性：端到端模型如同“黑箱”，其决策逻辑难以追溯。在安全攸关的领域，如何验证、调试并确保其行为绝对可靠，是工程化落地的最大障碍。当前业界普遍采用 “白盒监控黑盒” 的思路，即用传统可解释的规则系统对端到端模型的输出进行实时合理性校验与安全兜底。

算力与部署成本：大模型推理需要大量计算资源。平衡性能与成本的关键在于算法-芯片协同设计：开发面向自动驾驶任务的专用神经网络架构（如更高效的Transformer变体）和与之匹配的国产化车规级AI芯片。

数据依赖与闭环：端到端模型需要海量、高质量、多样化的真实驾驶数据。建立高效的数据采集、清洗、标注与仿真回流闭环，成为企业的核心资产与壁垒。

渐进式路径可能如下：

近期（1-2年）：大模型主要作为 “副驾驶”工具，用于离线数据生成、自动化标注、挖掘Corner Case，以及增强感知模块的语义理解能力。决策仍以可解释的规则/优化方法为主。

中期（3-5年）：部分端到端化。出现“感知-预测”端到端或“预测-规划”端到端的子模块，提升特定环节的性能。专用场景小模型开始在前装车辆中部署。

远期：向 “可解释的端到端” 系统演进，在保持性能优势的同时，通过类注意力机制等方法提升模型的内部可解释性，最终实现安全可靠的全面应用。

系统级演进：软硬件协同与车路云一体化

前沿算法的演进需要系统级的支持。

软件定义底盘：算法智能的充分发挥，依赖于一个响应精准、接口开放的线控底盘。底盘的响应特性（如延迟、平顺性）需要与上层控制算法协同设计。

车路云协同：将部分复杂的感知与决策任务（如超视距感知、区域调度）上移至边缘云或中心云，车端专注于实时控制，通过“车-路-云”一体化架构分摊算力与智能压力，是提升整体系统能力与经济性的重要方向。

结论

大模型与端到端技术并非低速无人驾驶的“即时解药”，而是指引未来发展方向的“北极星”。它们代表着从手写规则驱动到数据与认知驱动的范式转移。对于行业参与者而言，当下既需要积极投入前沿技术研发，储备人才与数据，更需保持工程务实精神，采用渐进式、可验证、安全兜底的融合方案，让革命性的AI能力稳步、可靠地注入到每一个商业落地的场景中，最终实现低速无人驾驶从“功能自动化”到“真正智能化”的跨越。