多模态 AI 在使自动驾驶车辆 (AV) 能够准确感知和解释周围环境方面起着关键作用。 通过集成来自多个传感器（例如摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器）的数据，多模态 AI 系统可以全面了解环境。 每种传感器类型都有其局限性：摄像头在弱光条件下表现不佳，激光雷达可能受到天气的影响，而雷达缺乏精细的空间细节。 组合这些输入使 AI 能够弥补个别弱点。 例如，激光雷达提供精确的深度信息，而摄像头提供高分辨率的颜色数据，使系统能够比任何单个传感器更可靠地检测行人、车辆和路标等物体。
多模态 AI 在实践中的一个例子是传感器融合，其中数据流同步并一起处理。 例如，特斯拉的 Autopilot 使用摄像头和超声波传感器来检测车道标记和附近的障碍物，而 Waymo 的车辆将激光雷达与雷达集成在一起，以进行 3D 映射和物体跟踪。 AI 可能会使用卷积神经网络 (CNN) 来处理视觉数据，同时使用点云分析来处理激光雷达，然后应用概率模型将这些输入融合为统一的表示。 冗余是另一个关键优势：如果摄像头因眩光而失明，雷达仍然可以检测到前方的车辆。 这种方法还解决了边缘情况，例如通过交叉引用激光雷达反射和摄像头拍摄的图像来识别部分隐藏在停放的汽车后面的行人。
开发人员在设计这些系统时面临着挑战，尤其是在计算效率与准确性之间取得平衡。 实时处理多个高带宽传感器馈送需要优化的算法和硬件，例如 GPU 或专用 AI 芯片。 同步是另一个障碍——确保激光雷达扫描在时间上与摄像头帧对齐，以避免数据错位。 此外，训练多模态模型需要多样化的数据集，以捕获各种场景，例如湿滑的雨路或施工区域。 尽管存在这些挑战，但多模态 AI 对于自动驾驶汽车做出安全决策至关重要，例如在传感器检测到道路结冰或在复杂的交叉路口导航时调整速度。 通过利用互补的数据源，该系统降低了不确定性，使自动驾驶汽车能够在动态环境中更可靠地运行。
