大型語言模型在自動駕駛中的應用：概念、回顧與未來趨勢
arXiv - Human-Computer InteractionCan Cui, Yunsheng Ma, Sung-Yeon Park, Zichong Yang, Yupeng Zhou, Peiran Liu, Juanwu Lu, Juntong Peng, Jiaru Zhang, Ruqi Zhang, Lingxi Li, Yaobin Chen, Jitesh H. Panchal, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han, Ziran Wang
本文探討了大型語言模型（LLM）在提升自動駕駛系統的感知、決策及控制方面的潛力，並提出了LLM4AD概念及相關的基準測試。
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LLM4AD概念的提出及基準測試的建立。
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這代表了將大型語言模型融入自動駕駛領域的一個重要里程碑，為後續研究提供了明確的方向和評估標準，有助於加速LLM在自動駕駛中的應用。
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雲端與邊緣部署的實驗結果。
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了解LLM在不同部署環境下的表現至關重要，這直接影響到自動駕駛系統的延遲、可靠性和安全性，有助於選擇最適合特定應用的部署策略。
核心研究發現
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本文提出了LLM4AD的概念，旨在設計專為自動駕駛應用而優化的LLM。
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研究者回顧了現有的LLM4AD研究，並分析了其在不同自動駕駛環節的應用。
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LaMPilot-Bench、CARLA Leaderboard 1.0和NuPlanQA等基準測試被提出，用於評估LLM4AD系統的指令遵循和推理能力。
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實世界實驗表明，LLM可以在雲端和邊緣設備上部署，以實現個性化的決策和運動控制。
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ViLaD（Vision-Language Diffusion）框架被提出，探索了語言擴散模型在自動駕駛中的潛力。
對教育工作者的啟發
此研究為自動駕駛系統的開發者提供了利用大型語言模型提升系統性能的思路。具體而言，可以考慮將LLM整合到感知、決策和控制模組中，並根據實際應用場景選擇合適的部署策略（雲端或邊緣）。此外，基準測試的建立為LLM4AD系統的評估和優化提供了參考，有助於開發更安全、更可靠的自動駕駛系統。未來，可以探索語言擴散模型在自動駕駛中的應用，例如利用ViLaD框架提升系統的視覺理解能力。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- LLM4AD: Large Language Models for Autonomous Driving -- Concept, Review, Benchmark, Experiments, and Future Trends
- 作者：
- Can Cui, Yunsheng Ma, Sung-Yeon Park, Zichong Yang, Yupeng Zhou, Peiran Liu, Juanwu Lu, Juntong Peng, Jiaru Zhang, Ruqi Zhang, Lingxi Li, Yaobin Chen, Jitesh H. Panchal, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han, Ziran Wang
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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