引言 大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得的突破,不仅带来了对话、翻译与文本生成能力的飞跃,也激发了将其模块化技术迁移到结构相似领域的探索。自动驾驶中的运动生成问题在本质上具有与语言序列建模类似的特征:顺序决策、上下文条件、离散或离散化的表示方式。因此,学界与工业界提出了一个核心问题:LLM的哪些模块可以直接迁移到自动驾驶的运动生成任务?哪些组件需要重新设计以适应物理世界的约束和连续时空特性?围绕这个问题,近期基于Waymo Sim Agents基准的研究提供了系统性答案,本文旨在把握关键发现、分析原因并给出落地建议。 为什么要把LLM模块应用到运动生成 将LLM模块迁移到运动生成并非纯粹好奇,而源于实际需求与技术契合。首先,运动生成与语言生成一样属于条件序列建模问题,需要在复杂上下文(地图、其他交通参与者、交通规则)下做出连续决策。其次,LLM在长距离依赖建模、多模态融合与可扩展推理方面展现出优势,这些能力正是自动驾驶策略生成所需。
最后,模块化迁移可以降低开发成本,复用预训练知识,从而加速模型收敛并提升泛化能力。 关键模块与迁移挑战 研究把关注点集中在五大模块:分词器(tokenizer)设计、位置编码(positional embedding)、预训练范式、后训练策略(post-training/fine-tuning)、以及测试时计算策略。每个模块在语言场景已被反复验证,但在自动驾驶运动生成中面临独特挑战。分词器需要把连续空间、速度和航向离散化或量化;位置编码要同时表达时间与二维/三维空间关系;预训练范式是否能借助大规模仿真数据或跨域自监督任务获取有用先验;后训练策略要兼顾模仿学习与安全约束;测试时的采样与决策策略需确保鲁棒性与可验证性。 分词器(Tokenizer)适配策略与发现 将运动轨迹表示为"token"是模块迁移的第一步。通用文本分词器直接用于语义单位的拆分,但运动数据是连续的数值流,直接量化会引入误差或信息丢失。
研究显示,基于空间分辨率与速度分段的自适应量化能够在保留关键运动信息的同时控制序列长度;混合表示法结合离散token与连续残差向量,能显著提高轨迹还原精度并兼顾LLM处理的高效性。另一项观察是语义增强的tokenization有助于情境理解,例如把交互意图、交通信号状态或路段语义作为独立token加入序列,提升多agent协同预测能力。 位置编码(Positional Embedding)的重构与效果 传统Transformer的位置编码多用于一维序列中的相对或绝对位置标注,但运动生成需要表达时间与空间的耦合关系。研究提出将二维/三维坐标与时间信息联合编码,或采用基于距离的相对位置编码来突出邻域交互。结果表明,基于物理距离与速度差异设计的相对编码能更好地捕捉交通参与者之间的影响力分布,从而改善碰撞率与路径平滑性。另一个关键是多尺度位置编码,通过同时编码短期精细动作与长期航向,有助于生成既安全又目标导向的轨迹。
预训练范式的迁移性与限制 预训练是LLM成功的核心,问题在于如何构造对运动生成有帮助的预训练任务。研究探索了多种方案,包括基于自回归的轨迹预测、基于掩码的轨迹补全、以及对比学习的交互表示学习。通用发现是,自回归预训练能帮助模型学习序列生成的基本能力,而掩码和对比方法有助于学习上下文感知与多模态约束。然而,直接把大规模文本预训练获得的模型迁移至运动生成在性能上并不总是理想,因为物理规律、约束边界与动作语义与语言存在显著差异。结果建议采用跨域联合预训练:在语言和运动数据之间共享低层表示(如注意力机制或编码器结构),并在运动数据上进行任务特定的自监督预训练以补偿语义差距。 后训练策略与安全性考量 在完成预训练之后,后训练或微调阶段决定了模型能否满足实际驾驶需求。
单纯的行为克隆会带来分布偏移问题,尤其在罕见或危险场景下表现欠佳。研究表明,结合环境模型的对抗训练、价值函数约束或碰撞惩罚的强化学习微调能显著提升鲁棒性。此外,多任务微调(例如同时优化轨迹准确性、舒适性和安全性)比单目标微调更能平衡多维指标。重要的一点是引入可解释性与可验证性机制,例如对关键决策节点输出不确定度估计,有利于工程部署时进行冗余控制与风险管理。 测试时计算策略与采样方法 LLM在文本生成中常用的采样与束搜索方法在运动生成中需要慎重选择。过度追求似然最大化的束搜索可能导致轨迹缺乏多样性并忽视安全边界;而纯随机采样又可能生成不安全或不连贯的行为。
研究探索了条件采样、约束采样和基于评分函数的后处理方法,通过在采样过程中引入碰撞检查、动力学可行性过滤与轨迹平滑化,能在保证多样性的同时兼顾物理可执行性。进一步的优化包括实时评估模块与决策级后验约束,使得测试时生成的候选轨迹既满足期望目标又履行安全约束。 在Waymo Sim Agents基准上的实证结果 基于Waymo Sim Agents的系统实验为模块迁移提供了可量化的结论。实验涵盖从纯粹迁移文本预训练模型到在同构运动数据上重训练不同组件的广泛对比。关键发现包括:当分词器和位置编码被专门设计用于运动数据时,模型在轨迹相似性和碰撞率上有显著改善;只使用文本预训练知识而不做运动领域特化的模型在稀有场景下泛化差,容易出现不可执行动作;采用混合预训练策略的模型在整体评分上最优,同时在多agent交互场景中表现稳定。基准测试还揭示了计算开销与决策延迟的权衡:更复杂的位置编码或采样策略提高了性能,但对实时性提出更高要求。
为什么某些模块迁移失败 并非所有LLM模块都能直接迁移成功。失败常见于忽视物理约束、对连续性建模不足或简单复用文本预训练的语义表征。当分词器将运动精细变化量化过粗,模型丢失关键动态信息;当位置编码无法表达空间依赖时,交互判别能力下降;当预训练目标与下游任务不匹配时,迁移收益甚至为负。这些失败提醒我们:跨域迁移需要在结构上保留LLM的优势,同时深度嵌入物理先验与领域语义。 工程与研究建议 面向研究人员与工程师的若干实践建议总结如下。优先对分词器与位置编码进行领域化设计,采用混合离散+连续表示以兼顾信息保真与模型高效性。
预训练应包含与物理交互相关的自监督任务,并在仿真数据与真实数据之间建立桥梁。后训练阶段注意引入安全与可解释性约束,避免纯模仿式微调带来的分布偏移。测试时设计多阶段筛选与约束采样流程,确保生成结果在实时性与安全性之间达到平衡。最后,构建更具挑战性的基准及评价指标,覆盖罕见场景、多agent协同与长期规划质量。 未来展望 LLM模块在自动驾驶运动生成中的迁移研究刚刚起步,但前景广阔。未来工作可探索更紧密的模态融合策略,使语言、语义地图与动力学模型在共享表征空间中协同演进。
可解释性与安全验证将成为部署门槛,研究需把形式化验证、风险评估与不确定度估计融入训练与推理流程。此外,低延迟、高并发的推理优化对实际车载部署至关重要,模型压缩、流水线化推理与专用硬件适配是工程方向的重点。 结语 将LLM模块迁移到自动驾驶运动生成既充满机遇也面临挑战。通过对分词器、位置编码、预训练范式、后训练策略与测试时计算的系统评估,我们可以识别可直接复用的模块、需改造的组件以及不可行的做法。基于Waymo Sim Agents的实证研究表明,适配性改进与任务特化能显著提升性能与安全性。对研究者而言,关键在于把握模块可迁移性的边界并在设计中深刻融入物理与语义先验;对工程师而言,务实的混合表示、约束化采样与多目标微调会是近期落地的有效策略。
未来跨学科的合作将推动模型在复杂交通场景下实现更好的泛化与更高的可靠性。 。
