|内容简介

该报告深入探讨了大模型在智能驾驶与机器人算法进化中的最新应用和发展趋势。首先，分析了近年来随着计算能力的增强和数据量的增长，基于深度学习的大规模预训练模型如何成为推动技术进步的关键力量之一。接着，报告详细介绍了这些模型是如何通过改进感知、决策制定以及路径规划等核心功能来提升自动驾驶系统的安全性和效率。同时，也讨论了它们对于提高服务机器人交互自然度、环境适应能力和任务执行精度方面所做出的重要贡献。 此外，还特别关注了多模态融合技术的进步，即如何将视觉、听觉等多种传感器信息有效结合，以提供更加全面准确的环境理解能力。这部分内容强调了跨领域知识迁移的重要性，指出通过从一个任务或领域中学习到的知识可以被应用于解决其他相关问题上，从而加速整个行业的发展步伐。最后，报告展望了未来几年内可能出现的技术突破点，并对潜在挑战进行了评估，为从业者提供了宝贵的参考意见。