【导读】随着多模态大模型（MLLM）技术的快速发展，自动驾驶领域正面临一场技术路线的深刻变革。本文从感知、预测、决策等核心模块的技术需求出发，分析Transformer架构与传统深度学习在自动驾驶中的真实关系，揭示二者并非简单替代，而是基于安全性、实时性和成本约束下的协同演进。
一、感知模块：深度学习的传统优势与Transformer的渗透尝试
卷积神经网络（CNN）凭借其局部特征提取能力和高效计算特性，在图像识别、目标检测等感知任务中仍占据主导地位。Transformer通过注意力机制虽能捕捉全局依赖关系，但模型参数量大、推理延迟高的缺陷使其难以满足车载环境毫秒级响应的硬性要求。当前技术方案多采用CNN为主、Transformer为辅的混合架构，如BEV（鸟瞰图）感知模型中利用Transformer融合多摄像头数据。
二、预测与决策：Transformer的语义理解突破与安全挑战
大语言模型（LLM）在行为意图预测、场景理解等高层任务中展现出独特价值。例如，通过分析行人姿态、交通标志等上下文信息，Transformer可预测潜在风险（如儿童突然冲入车道）。然而，其"幻觉"问题和黑盒特性与自动驾驶功能安全标准（ISO 26262）要求存在根本冲突。Waymo等企业采用"离线训练+在线轻量化"策略，仅将Transformer用于云端场景模拟生成。
三、长尾场景破解：生成式AI的数据补充价值
针对罕见但高危的极端场景（如道路动物窜出），传统监督学习面临数据匮乏瓶颈。Transformer构建的"世界模型"可通过合成数据增强系统鲁棒性，小马智行实测显示其可将长尾场景识别率提升40%。但这种模拟需与真实传感器数据严格校验，避免"数据漂移"导致模型失效。
四、算力与成本：边缘部署的现实约束
车载芯片算力限制是Transformer落地的最大障碍。一颗Orin芯片（254 TOPS）仅能支持10B参数模型运行，而GPT-3级模型需800G FLOPs/Token。相比之下，量化后的CNN模型（如MobileNetV3）可在20TOPS算力下实现30FPS实时检测。当前主流方案将大模型部署于云端，仅下行轻量级决策指令。
五、法规与伦理：可解释性不可妥协
欧盟《AI法案》明确要求自动驾驶系统需具备决策追溯能力。Transformer的注意力权重难以映射为人类可理解的规则，而深度学习（如决策树集成方法）可通过特征重要性分析满足合规需求。这迫使厂商在模型设计阶段即引入可解释性约束。
结语
自动驾驶的技术演进绝非非此即彼的替代关系。在感知层，深度学习凭借效率优势仍是基石；在认知层，Transformer提供语义理解突破；在长尾场景中，二者通过数据合成与仿真形成闭环。未来技术发展将聚焦于：1）轻量化Transformer架构；2）可解释性增强方法；3）异构计算平台优化。只有实现安全、效率与智能的平衡，才能真正推动自动驾驶商业化落地。
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