大模型能不能在真實交通環(huán)境中看懂路、判斷狀況、做出正確決定，關(guān)鍵在于它訓(xùn)練時看到的東西有沒有覆蓋足夠多、夠真實、夠準(zhǔn)確。若訓(xùn)練數(shù)據(jù)有缺陷、種類單一、環(huán)境單一、標(biāo)注不準(zhǔn)確、傳感器不對齊，那么訓(xùn)練出的大模型在真實交通環(huán)境中面對復(fù)雜、極端、多變場景時，就容易失靈、判斷失誤。

　　多傳感器+多模態(tài)，感知數(shù)據(jù)來源要豐富

　　對于自動駕駛來說，僅依靠單一攝像頭圖像無法穩(wěn)定、全面地判斷路況。視覺圖像擅長提供顏色、紋理、標(biāo)志、燈光信號等語義信息，但在光線不足、夜間、強(qiáng)逆光、遮擋以及雨雪霧等復(fù)雜環(huán)境下容易失效。因此，使用如激光雷達(dá)(LiDAR)、毫米波雷達(dá)(Radar)，以及用于獲取定位、姿態(tài)和速度信息的IMU/GNSS/GPS等傳感器補(bǔ)全這類視覺盲區(qū)是非常有效的手段。通過將這些傳感器的數(shù)據(jù)相融合，能實現(xiàn)多模態(tài)感知，從而讓自動駕駛汽車更可靠地理解周圍環(huán)境。

　　對于能夠?qū)崿F(xiàn)“端到端”感知、決策甚至控制的自動駕駛模型而言，多模態(tài)數(shù)據(jù)是必不可少的。這類模型需要像人一樣，綜合多種“感官”信息來理解環(huán)境，不僅會用攝像頭“看見”物體和標(biāo)識，也會通過激光雷達(dá)等傳感器“測量”距離、深度與速度。當(dāng)遇到惡劣天氣或視覺受限的情況時，多種數(shù)據(jù)可以相互補(bǔ)充，從而維持系統(tǒng)感知的穩(wěn)定性。

　　因此，訓(xùn)練這類模型的數(shù)據(jù)必須包含來自不同傳感器的信息，其中不僅要有攝像頭圖像信息，還應(yīng)包括激光雷達(dá)點(diǎn)云、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)、定位及慣性測量單元(IMU)信息等。這些不同來源的數(shù)據(jù)必須在時間上嚴(yán)格同步、在空間上精確對齊，經(jīng)過校準(zhǔn)后才能有效用于模型訓(xùn)練，確保多模態(tài)融合的效果。

　　環(huán)境與場景需要更多樣

　　現(xiàn)實中的道路環(huán)境復(fù)雜多變，從城市街道、高速公路到鄉(xiāng)村小道、橋梁隧道，再到不同國家和地區(qū)的交通設(shè)施與駕駛習(xí)慣，均各有差異。同時，天氣和光照條件也時刻變化，晴天、陰天、雨雪、霧天、夜晚、逆光等場景都可能出現(xiàn)。

　　交通參與者更是種類繁多，其中不僅包括汽車、卡車、摩托車、自行車和行人，還可能涉及寵物、動物、臨時路障、施工標(biāo)志等不規(guī)則障礙物，更有一些人為導(dǎo)致的異常障礙物。

　　如果訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)只包含白天、天氣良好、道路規(guī)整、交通有序的理想場景，那么模型學(xué)到的駕駛經(jīng)驗將非常有限。一旦遇到復(fù)雜、混亂或不常見的路況，自動駕駛系統(tǒng)就容易出現(xiàn)誤判甚至失效。

　　因此，想訓(xùn)練好自動駕駛大模型，必須有高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其必須覆蓋廣泛、多樣的真實場景，且盡可能還原現(xiàn)實中可能遇到的各種情況。這也是讓自動駕駛模型具備泛化能力、安全適應(yīng)不同環(huán)境的基礎(chǔ)。

　　標(biāo)注與對齊—數(shù)據(jù)必須干凈、準(zhǔn)確、有意義

　　再好的傳感器、多模態(tài)數(shù)據(jù)與豐富的復(fù)雜場景，如果數(shù)據(jù)本身沒有被準(zhǔn)確標(biāo)注、嚴(yán)格同步與精確對齊，也可能達(dá)不到訓(xùn)練大模型的要求。自動駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅要求有圖像和點(diǎn)云，更關(guān)鍵的是要讓大模型知道圖像和點(diǎn)云中每個物體是什么、位于何處、屬于哪一類，以及可能的運(yùn)動狀態(tài)。

　　為了讓模型學(xué)會識別這是車道線、那是行人、這是障礙物、那是遠(yuǎn)處的車輛、這是從左側(cè)走來的行人、這是交通信號燈、那是交通標(biāo)志、這是路邊的立柱等各類元素，訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須對這些場景進(jìn)行精確而細(xì)致的標(biāo)注。標(biāo)注內(nèi)容包括物體的3D邊界框、類別(如車輛、行人、自行車、交通標(biāo)志、信號燈、障礙物等)，有時還需涵蓋跨幀的運(yùn)動軌跡、被遮擋的狀態(tài)、以及運(yùn)動方向與速度(如果預(yù)測任務(wù)需要)等信息。

　　由于數(shù)據(jù)來自多模態(tài)傳感器(如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等)，不同傳感器之間必須進(jìn)行校準(zhǔn)并在時間上同步，以確保同一時刻的圖像幀、激光雷達(dá)點(diǎn)云以及其他傳感器數(shù)據(jù)能夠完全對應(yīng)。否則，模型在融合多模態(tài)信息時，會因時間偏差或空間未對齊而產(chǎn)生誤差，進(jìn)而影響感知準(zhǔn)確性，甚至危及行車安全。

　　在進(jìn)行標(biāo)注時，一定要注意標(biāo)注的質(zhì)量，錯誤標(biāo)注、漏標(biāo)物體、類別混淆、邊界框的位置尺寸或角度標(biāo)注不準(zhǔn)確、前后不一致或跨幀不連貫等問題，都可能導(dǎo)致模型學(xué)到錯誤的規(guī)律，以至于在實際部署時做出誤判。

　　數(shù)據(jù)需適應(yīng)真實駕駛的動態(tài)、遠(yuǎn)、長特性

　　自動駕駛的感知與決策需要適應(yīng)真實交通環(huán)境中動態(tài)、遠(yuǎn)距離、長時間連續(xù)的特性。交通環(huán)境并不是靜止的，而是隨時間連續(xù)變化的，物體可能處于運(yùn)動狀態(tài)(如行人、車輛)，會加速、減速、轉(zhuǎn)向，也可能被遮擋、進(jìn)入或離開視野。一個完善的自動駕駛模型不僅要能識別當(dāng)前瞬間的畫面，還需要理解隨時間變化的動態(tài)過程，預(yù)測物體未來的狀態(tài)與軌跡，并能應(yīng)對遮擋、規(guī)劃路徑與決策。

　　因此，對于自動駕駛大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)僅依賴靜態(tài)圖像或單幀點(diǎn)云的標(biāo)注數(shù)據(jù)依舊不夠。訓(xùn)練數(shù)據(jù)最好包含多幀連續(xù)的時序信息，使模型能夠?qū)W習(xí)運(yùn)動規(guī)律、軌跡預(yù)測、速度與加速度估計、遮擋與重現(xiàn)現(xiàn)象，以及物體之間的交互行為。當(dāng)前很多多模態(tài)數(shù)據(jù)集與研究都已將時序動態(tài)建模納入考量。

　　此外，針對高速場景下的遠(yuǎn)距離感知(如遠(yuǎn)處車輛或障礙物)，以及復(fù)雜天氣、低光照、遮擋等邊緣情況，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也需要覆蓋足夠遠(yuǎn)、足夠復(fù)雜、足夠不完美的場景。只有這樣，模型在真實世界中面對各種環(huán)境時才能保持穩(wěn)定可靠。

　　因此，遠(yuǎn)距離感知、夜間、雨天、混合光照、遮擋與復(fù)雜背景等情形，都應(yīng)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中得到充分體現(xiàn)。目前，已有不少公開數(shù)據(jù)集致力于融合激光雷達(dá)、相機(jī)與毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)360度覆蓋，并包含夜間、雨天、城市、高速、郊區(qū)等多種復(fù)合場景，以提升模型的適應(yīng)性與穩(wěn)健性。