自动驾驶与 LLM：语言模型的辅助角色
LLM 在自动驾驶中的定位是交互层与长尾解释，不替代感知与控制。
LLM 的辅助角色
座舱交互（自然语音指令）、场景解释（为什么刹车）、长尾场景的语义理解，是 LLM 在自动驾驶的合理切入点。
不替代核心栈
感知、预测、规划的实时性要求（毫秒级）远超 LLM 能力。安全关键路径仍然由传统管线负责。
数据闭环
人类驾驶反馈的采集与模型迭代形成闭环，这是自动驾驶公司独有的数据资产优势。
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LLM 在自动驾驶中的定位是交互层与长尾解释，不替代感知与控制。
座舱交互（自然语音指令）、场景解释（为什么刹车）、长尾场景的语义理解，是 LLM 在自动驾驶的合理切入点。
感知、预测、规划的实时性要求（毫秒级）远超 LLM 能力。安全关键路径仍然由传统管线负责。
人类驾驶反馈的采集与模型迭代形成闭环，这是自动驾驶公司独有的数据资产优势。
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