热度飙升的同时，AI大模型数据污染给自动驾驶将带来怎样的影响？

从OpenAI、DeepSeek到Grok 3，近来AI大模型的风头正劲，热度飙升。近期，一些车企也宣布接入AI大模型。

其实AI大模型上车，并不是新鲜事。但是，随着AI大模型技术的快速发展，数据也产生了“污染”的现象，这类问题将对自动驾驶带来怎样的影响，备受关注。

主要应用包括哪些

自动驾驶主要分为感知、预测、决策、规划、控制，还有仿真和数据生成，以及人机交互等方面。AI大模型的应用，可对自动驾驶提供重要的技术支持。

在感知部分，AI大模型可应用于图像识别、多模态融合等方面。如像BEV（鸟瞰图）这样的模型，特斯拉用的Occupancy Networks，还有像DETR这样的目标检测模型。同时，多传感器融合也需要AI大模型来处理不同数据源的信息，如激光雷达、摄像头、雷达的数据融合。VLM（视觉语言模型）可能用来理解道路标志和信号，比如CLIP这样的模型。

在环境预测与意图理解部分，AI大模型可以预测交通参与者的行为。如用Transformer来预测行人或车辆的轨迹，或者用生成模型模拟不同的驾驶场景。还有意图识别，比如判断行人是否要横穿马路，也需要结合语言模型来解释行为。

在决策与路径规划部分，AI大模型可用来生成驾驶策略，比如用强化学习训练模型在复杂环境中做决策。端到端的应用中，如Wayve的GAIA-1，直接输入传感器数据输出控制指令。还可以结合常识推理，比如处理“鬼探头”这样的突发情况，也需要语言大模型的支持。

在控制模块部分，虽然有传统技术方法，但AI大模型可用于自适应控制，根据环境调整参数，或者故障诊断，分析传感器数据发现问题等。

在仿真和数据生成方面，生成式模型像GAN、扩散模型可以生成合成数据，用于训练和测试。还有构建虚拟场景，比如NVIDIA的Drive Sim，就是用大模型生成各种交通情况。

此外，在智能驾舱的人机交互部分，AI大模型可用于语音交互，让乘客用自然语言指挥车辆，或者通过车内摄像头监控驾驶员状态，比如疲劳检测。还有个性化推荐，比如根据乘客习惯调整车内环境等。而且，AI大模型还能处理数据闭环，从真实数据中不断学习优化模型，处理长尾问题，比如罕见的极端情况，用主动学习来针对性收集数据。

“在自动驾驶或智能驾驶车辆上，AI大模型整合了摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据，构建统一的环境表征，有助于帮助解决传统视觉方案在遮挡场景下的不足。”西安工业大学微电子技术实验室工程师魏冬向记者表示，

伴随着AI大模型在自动驾驶车辆上越来越广泛的应用，强化安全应用的重要性凸显。

数据污染的新课题

随着AI大模型的应用，AI大模型数据污染问题也浮出水面。“AI大模型数据污染是指AI大模型在生成文本、图片、音频和视频等内容时，由于训练数据的偏见、来源局限或信息缺失等因素，导致生成的内容与现实世界事实或用户期望不一致，从而产生大量虚假、误导性或低质量信息的问题。”上海社科院副研究员夏晓峰向记者介绍。

那么，AI大模型数据污染将给自动驾驶带来的影响包括哪些呢？

一方面，很容易‌误导决策‌，数据污染可能导致自动驾驶系统在训练过程中学到错误或不准确的信息，从而在面对实际驾驶场景时做出错误的决策。例如，如果训练数据中包含了错误的路标信息或交通信号灯的识别错误，自动驾驶车辆可能会对这些错误信息产生依赖，导致在实际驾驶中做出危险的决策‌。

同时，会导致自动驾驶车辆的‌安全风险增加‌，数据污染会影响自动驾驶系统的安全性能。错误的模型训练会导致系统无法正确识别和理解复杂的驾驶环境，增加交通事故的风险。如在系统无法准确识别行人或障碍物，可能会导致车辆在紧急情况下无法做出正确的反应‌。

而且，也会导致自动驾驶‌性能下降‌，数据污染会降低自动驾驶系统的整体性能。错误的训练数据会导致模型在面对新的或复杂的情况时表现不佳，无法像人类驾驶员那样灵活应对各种驾驶场景。这会影响自动驾驶系统的可靠性和用户体验‌。

此外，数据污染还会对自动驾驶带来‌信任度降低‌，由于数据污染导致的错误和安全问题，用户对自动驾驶技术的信任度可能会降低。这会影响自动驾驶技术的普及和接受度，阻碍其在实际应用中的推广和使用‌。

如何防范这一问题

‌针对上述问题，并非束手无策，而是可以通过多种措施，来有效应对和防范这一问题。

行业内提出了“数据清洗”的概念，意味着在AI大模型参与自动驾驶训练之前，要对数据进行严格的筛选、清洗和验证，确保数据的准确性和代表性。并使用不同的数据集进行训练和测试，以检测和纠正潜在的错误；以及在多个测试集上进行评估，确保模型的泛化能力。此外，提高模型的透明度和可解释性，以便更好地理解和调试潜在的错误‌。

其中，数据安全防范“黑客数据投毒”是很重要的一方面。这是指网络攻击者通过注入恶意训练数据或操纵AI算法，以破坏模型的正常功能。在自动驾驶系统中，这种攻击可能导致严重的安全问题。例如，攻击者可能会插入伪造的数据标签，用限速标志代替停车标志，从而导致车辆在十字路口继续行驶而不是停下来‌。所以，为了防范这种攻击，自动驾驶系统在训练数据进入模型之前，必须进行严格的数据验证和清洗，确保数据的准确性和真实性、可靠性。同时，还要开发异常检测机制，及时发现并处理异常数据，防止其对模型训练产生负面影响。作为可靠性的一部分，还要结合多个来源的数据进行训练，减少单一数据源的偏差和错误，从而可以使大模型能够更好地应对恶意数据的干扰。

在具体实践中，为了应对数据污染，自动驾驶系统可以采用动态鉴权和敏感数据围栏‌技术，保护关键数据不被恶意篡改或滥用‌；实施零信任访问控制策略，确保只有经过授权的用户和设备才能访问敏感数据；利用高质量的数据标注和模型训练方法，提高模型的准确性和可靠性，减少因数据污染导致的错误。

“把好几道关口尤其重要。”魏冬表示，在‌数据收集阶段‌应设置严格的身份验证机制，在‌数据传输阶段‌应采用加密技术确保数据的保密性和完整性，‌在数据存储阶段应进行加密处理等，只要认真落实相关措施，就能确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。