产业观察：这朵“云”为自动驾驶量产提质加速(2)
记者了解到，自动驾驶需要通过积累真实世界的行车数据来训练和验证模型算法，这个过程需要构建很多复杂的驾驶环境，雇佣安全员进行大量的道路测试，积累必要的里程数来进行算法训练。
“大模型突出的数据生成能力可以广泛应用于数据预处理、模型训练、仿真等环节，有望解决自动驾驶发展应用过程中的数据积累瓶颈。”张鹏进一步阐述，比如场景生成大模型，可以按需生成现实世界中难以再现或者无法采集数据的场景，例如沙漠、暴雨、山路等极端场景。再比如自动标注大模型，现在的自动驾驶逐渐发展为“轻地图、重感知”，通过车身上的激光雷达和摄像头等传感器去感知路况实现自动驾驶，在学习和训练的过程中需要对大量的传感器数据进行标注，通过大模型可以进行AI自动标注，不仅成本低还很高效，标注效率可以提升5到10倍，将标注成本降低为人工标注的十分之一。
“智能汽车已经成为我国新的经济增长点，自动驾驶的量产进程正在加速。”张鹏表示，在这一过程中，盘古大模型有望赋能自动驾驶，释放量产加速度。
(责编：孙红丽、吕骞)
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