在全球开发者先锋大会的热烈氛围中，同期活动“大模型技术创新与应用探索讲坛”圆满落幕。此次活动吸引了众多行业专家和领军人物共襄盛举。其中，Nullmax纽劢首席科学家成二康博士参与圆桌论坛，深入探讨并分享了基于大模型的自动驾驶新形态思考，为未来的出行方式带来了无限遐想。
▲ 图：Nullmax纽劢 大模型的规模化应用与挑战在活动的开场致辞中，上海市人工智能行业协会副秘书长徐琦对大模型技术的发展前景给予了高度评价。他指出，大模型在自然语言处理、图像识别、无人驾驶等领域展现出强大的潜力，为未来的技术革新提供了源源不断的动力。岩芯数智董事长陈代千也发表了致辞，他表示希望通过此次活动加强行业内的交流与合作，共同推动人工智能大模型行业的繁荣发展。
随后的圆桌中，嘉宾们纷纷分享各自在大模型研发和实践方面的成果。其中，Nullmax纽劢首席科学家成二康博士深入剖析了大模型在自动驾驶领域的应用前景，并分享了Nullmax在这一领域的创新实践。
自动驾驶作为AI技术的集大成者，正成为大模型创新应用的理想领域。通过构建以大模型为基础的自动驾驶系统，不仅可以显著提升自动驾驶的智能化水平，还能大大提高开发效率，降低整体成本。
为了实现这一目标，Nullmax纽劢从多个方面进行了技术布局。首先，公司构建了强大的世界模型，通过生成式的方式高效获取自动驾驶所需的感知和规控数据，从而自动驾驶系统提供了丰富而精准的数据支持。其次，Nullmax纽劢将基础模型与提示学习相结合，实现了平台化的交付方式。通过设计不同的提示，使得技术架构能够灵活适应各种项目、任务和传感器配置的需求，大大提高了自动驾驶系统的落地效率。Nullmax纽劢还采用了人类反馈强化学习的方法来提升自动驾驶的智能水平。通过大规模闭环地学习人类驾驶行为，自动驾驶系统能够更好地模仿人类驾驶者的决策过程，实现更高级别的自动驾驶功能。
自动驾驶模型的训练，特别是端到端模型，对数据需求巨大。然而，数据采集与标注耗时耗力，成本高昂，且部分数据难以获取。为破解这一难题，Nullmax纽劢正构建强大的世界模型，能够生成未来视频并理解驾驶行为，以生成式方式高效获取自动驾驶所需的感知和规控数据。
在此基础上，Nullmax纽劢进一步打造理解多种场景的基础模型，结合提示学习技术，实现基础模型向不同自动驾驶产品的灵活转化，显著提升落地效率。面对不同需求，仅需调整提示，即可适配不同项目、任务及传感器配置。
为追求更高扩展性与更接近人类驾驶的自动驾驶，Nullmax纽劢运用人类反馈强化学习，深入模仿人类驾驶行为，增强泛化能力。当前，城市NOA功能多基于规则算法，体验有待提升。通过大规模学习人类驾驶行为，Nullmax纽劢致力于构建基于学习的规划控制，实现更高级别的自动驾驶。
Nullmax纽劢坚信，大模型的创新应用将加速自动驾驶发展，为无人驾驶时代到来提供关键技术支撑。以大模型为基础的自动驾驶将带来卓越出行体验，实现高效开发与落地。随着技术不断突破，自动驾驶的未来充满无限可能，Nullmax纽劢等企业的创新实践将引领行业迈向新高度。
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