自動駕駛大模型中常提的泛化能力是指啥？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在討論自動駕駛大模型時，常會有幾個評價維度，如感知是否準確、決策是否穩定、系統是否足夠魯棒，以及模型有沒有“泛化能力”。相比準確率、延遲這些容易量化的指標，“泛化能力”這個詞看起來比較抽象，也更容易被模糊使用。

它沒有直觀的評價標準，卻決定了模型能不能真正走出訓練數據、應對真實道路中的未知情況。理解清楚它到底指的是什么、為什么難、又該如何評估，是理解自動駕駛大模型能力邊界的第一步。

什么是泛化能力？

泛化能力，就是機器學習模型能否將在訓練里學到的東西應用到沒見過的新情況上。舉個簡單例子，訓練相當于老師在教一套例題，泛化就是學生碰到新題能不能用學到的方法做對。

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對于自動駕駛來說，所謂泛化能力，指的是訓練出來的感知、預測和規劃等模塊，不僅能在實驗室條件下表現很好，在真實道路中同樣表現可靠。無論是在日常街道，還是在雨天、夜間、施工路段這些模型并未充分見過的場景下，系統都能持續做出合理、安全的判斷和決策。它并不是一個可以用單一分數衡量的性能指標，而是一種綜合體現，反映的是整個自動駕駛系統在未知環境和復雜條件下的穩定性與可信程度。

為什么自動駕駛格外看重泛化？

自動駕駛和多數純視覺、識別任務不同，承擔的是交通安全責任。數據永遠不可能窮盡，世界上有無數種路、不同國家的交通習慣、各種天氣和光照組合、臨時施工和奇怪的路牌、以及駕駛者和行人的隨機行為。

訓練里能見到的都是有限樣本，現實里的變化比訓練復雜得多。像是那些孩子從車后突然竄出、貨車散落、逆向臨時標牌、極端暴雨或路面結冰等“稀有但危險”的尾部場景，在訓練集中極少出現，但發生時后果會更嚴重。如果模型在這些場景下不能泛化，那就不能算是合格的自動駕駛。

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除了安全原因，泛化還能決定系統的可推廣性和商業落地成本，泛化好，意味著同一套模型能在更多城市、更廣的ODD里復用，可節省反覆收集和標注的成本。

泛化為什么這么難？

大模型泛化能力一直是重要的評價指標，但很難確保大模型足夠泛化。大模型的訓練集和實際部署環境往往不是同一個分布，一個白天、晴天在市區采集的訓練集，不能保證夜間、鄉間或另一座城市里的表現。

對于大模型來說，它很容易把訓練樣本“記住”，卻未必真正理解其中的規律，也就是我們常說的過擬合。模型本身能力很強，如果訓練數據不夠豐富，或者約束手段不合適，它就可能抓住一些只在訓練數據里成立的小特征，當成判斷依據。這種做法在訓練時看起來效果很好，但一旦換了環境或場景，這些“捷徑”就不成立了，模型的表現也會隨之下降。

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自動駕駛是多模塊、多傳感器、多任務的系統，感知、預測、規劃、控制之間的誤差會放大；傳感器也各有弱點，攝像頭在逆光或弱光里受限，雷達在細節分辨率上不足，LiDAR在某些天氣或被遮擋時性能下降。不同傳感器失效的模式不同，讓大模型在新環境下的行為更難預測。

此外，還有一個問題經常會被忽略，那就是模型到底“測得準不準”。很多時候，大家只關注驗證集或者榜單上的平均得分，有些模型會看起來表現不錯，但這些數字只是反映常見場景，并不能說明在少見、復雜或者危險的情況下會怎么表現。一些真正有風險的情況，可能正好被平均指標掩蓋了。

同時，自動駕駛想真正上路運行，還要面對法律和安全方面的要求。這意味著系統不僅要在大多數情況下表現好，還必須提前想清楚，如果模型在陌生場景里出錯，該怎么發現、怎么監測、又該如何安全地退出來，而不能等問題發生了再補救。這些能力的體現，全部都可以歸結到大模型的泛化能力中。

如何提升大模型泛化能力？

想要真正提升大模型的泛化能力，不能只盯著數據。數據固然重要，但更關鍵的是有沒有更多類型的數據。實際訓練中，需要在不同城市、不同季節、不同路網結構下采集數據，同時要覆蓋不同攝像頭和傳感器配置。像雨天、夜里、施工路段、臨時增加的交通標識這些不常見但很容易出問題的場景，也都應該盡量出現在訓練過程中。數據增強的作用也不只是簡單拉高亮度、調下對比度，而是有針對性地模擬真實世界可能遇到的變化，必要時還可以用合成數據補足那些現實中很難大量采集的場景。

為了實現這些目的，仿真的作用就凸顯出來了。通過高質量的仿真，可以構造出大量危險或極端但現實中難以反復采集的場景，可以讓大模型提前見見世面。當然，仿真并不是隨便搭建就行，如果仿真環境和真實道路差距太大，大模型學到的就只是虛擬世界里的規律，一旦上路反而容易出問題。因此，仿真需要覆蓋多種環境變化，并持續用真實數據去校準和修正，形成一個和真實世界不斷對齊的閉環。

也有很多技術方案會從算法層面讓模型更容易適應新環境。比如域適應，就是大模型在正式部署前，用一小部分新環境的數據對模型做針對性調整，讓它先“適應下新地方”。域泛化則更進一步，其希望模型在訓練階段就不要過分依賴某個具體城市或場景，而是學到更通用的判斷依據。遷移學習和元學習也是類似思路，一個是把在舊環境中學到的通用能力帶到新環境里，另一個是讓模型具備更快適應新場景的能力。

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此外，還有一些魯棒訓練方法，可以讓模型對噪聲和擾動不那么敏感；而置信度評估和異常檢測，則是在大模型自己“不太確定”時，及時暴露這種不確定性，避免繼續做出過于激進的判斷。

沒有哪一種傳感器在所有情況下都穩定可靠，為提升大模型泛化能力，不能把系統的安全完全寄托在單個感知源或單一模型上。攝像頭、雷達、激光雷達、定位和地圖各有優勢，把它們作為互相補充的信息來源，通過交叉校驗和一致性檢查來相互驗證，當某一種傳感器受影響時，其他通道還能起到補充作用。通過冗余，還可以在發現不確定性升高時逐步收緊能力，從正常自動駕駛過渡到受限模式，再到提醒人工接管，必要時執行安全停車，而不是等出現明顯錯誤才做出劇烈反應。

對于大模型的評估和驗證，也不能單純看“平均表現”，而要看“場景是否覆蓋充分”。在車輛正式上路前，應該有一套盡量完整的場景庫，能說清楚系統已經覆蓋了哪些天氣、光照條件、路口類型和突發行為。同時，還要專門針對那些少見但風險高的場景做壓力測試，而不是只看一個整體準確率。系統上線之后，同樣不能就此放手不管，而是要通過日志分析、近失效事件回放等方式，持續監控實際表現，把那些在真實運行中暴露出來的問題重新引入訓練流程，形成持續修正的閉環。

最后的話

談自動駕駛大模型到底行不行，不能只是看在測試集上跑得有多漂亮，還要看在真實道路上、換了城市、天氣和交通參與者之后能不能穩得住。泛化能力說白了，就是評價模型有沒有真正“學會開車”。只有在沒見過的場景里依然能做出合理、安全決策的大模型，才有可能走得出實驗室，真的用在路上。