芯耀
311
在谈及自动驾驶时，Transformer一直是非常关键的技术，为何Transformer在自动驾驶行业一直被提及？先说结论，Transformer之所以在自动驾驶领域被频繁提到，并被广泛推崇，主要是因为这种架构在处理多源、高维、长时序的数据时，天然具备很多有利属性，它能高效建模远距离依赖、方便做多模态融合、易于并行训练、便于做大规模预训练与迁移学习，并且能够用比较统一的架构去承担感知、跟踪、预测乃至一部分决策相关的任务。今天就和大家详细聊一聊Transformer。
Transformer到底是个啥？
在聊天今天的话题前，一定要先知道什么是Transformer。想象你坐在咖啡馆里，观察窗外的路口交通。你看见一辆车转向、一个行人停下、一个信号灯从绿变黄。要判断下一秒谁会先动，你并不能只看最近一帧画面，而是把过去几秒的动作、不同交通主体之间的相对位置、交通灯状态、路面线型一起综合判断。Transformer的核心思想，就是给模型一种“任意两个输入元素都能直接交流”的能力，Transformer不像传统模型那样按时间顺序一个一个地“传递”信息。这种“直接交流”通过一个叫做自注意力（self-attention）的机制实现。自注意力会为输入序列中每个元素进行计算，其会思考应该更多关注序列中的哪些其他元素，然后把这些重要的信息“拉过来”整合成对当前元素有用的表示。用更直白的比喻，自注意力像是在一个讨论会上，任何人都能立刻听到任何人的发言并据此调整自己的观点，而不是通过一排排人依次传话。
Transformer在自动驾驶中的直观体现就是每个输入（比如一帧图像里的一个像素块、一段雷达回波、或一帧时间戳的特征）会被映射成三类向量，即查询（query）、键（key）和值（value）。查询用来询问“我想知道什么”，键代表“我这里有什么线索”，值是“实际要传的内容”。自注意力的核心是把查询和所有键做相似度匹配，得到的权重再去加权相应的值，得到融合后再进行表示。这样，相似或相关的信息会互相增强，不相关的信息权重会被压低。为了解决输入中没有明确顺序这个问题（比如文本的词序很重要，但自注意力本身是无序的），Transformer引入了位置编码（positionalencoding），把位置信息注入每个元素的表示中，从而保留时间或空间顺序的线索。
原始Transformer由encoder和decoder两部分组成，encoder用于把输入编码成一组高维表示，decoder则在有条件生成任务中逐步生成输出（比如机器翻译时逐词生成目标句子）。但在视觉任务或者感知任务里，很多工作简化为只用encoder来做特征提取，或者把encoder的思想扩展成适配图片、点云、视频等输入的不同变体。与RNN（循环神经网络）相比，Transformer的一个显著工程优势是并行化，RNN要按时间步递归处理，训练时无法充分并行；Transformer的自注意力可以在时间维度或空间维度上并行计算，使得训练速度在大规模数据集上具有很大优势。
Transformer在自动驾驶中的优势
在感知层面，自动驾驶要解决的是“这里都有什么、在哪儿、可能怎样移动”。传统视觉检测或雷达处理通常基于卷积神经网络（CNN）做局部特征提取，再结合专门的后处理和启发式跟踪器。Transformer最大的优势之一是它的全局感受野，在同一层级上，任意两个位置都能建立直接联系。这对识别遮挡物体、处理长距离关联（比如远处车辆的微小运动暗示要并线）尤其有用。举个例子，当摄像头视角里有近处的树枝局部遮挡了远处行人的一部分，卷积架构可能需要很多层才能把远处完整的语义信息传播过来，而自注意力能直接把远处行人的完整特征“召回”来补足局部缺失，从而提高检测的鲁棒性。
在多传感器融合时，自动驾驶系统通常需要把摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、惯导信息等合并在一起。传统方法往往先把每个传感器做独立的特征提取，再用规则或浅层网络融合。Transformer提供了一种更自然的融合方式，把各传感器的特征统一看作一组“token”，让自注意力机制学习不同模态之间的相互关系。它可以自动决定什么时候把视觉信息作为主导、什么时候把雷达的距离精确性作为主导，而不必人为设定哪个模态权重更高。这在复杂天气或光照变化时尤其重要，比如雾天摄像头信息退化，但雷达和LiDAR仍保留可靠线索，Transformer能在训练中学到如何在这些条件下动态调整注意力分配。
时间序列和预测是自动驾驶的另一个核心任务，自动驾驶汽车不仅要看当前的世界，还要预测几秒内周围交通主体的轨迹以便做决策。RNN可以处理时间序列，但其长时依赖建模能力有限且训练不易并行；传统滑窗特征+卷积的方式也会忽略远端时刻对当前决策的影响。Transformer的自注意力天然擅长建模长距离依赖，它能把几秒钟甚至几十帧的数据放在一起，让模型从整个历史中挑出对当前预测最有用的信息。比如一辆车在过去几秒里已经在做微小偏移，这种趋势信息可能对预测它未来的并线非常关键，Transformer可以直接把这些早期的微小信号与最近帧结合起来，得出更可靠的预测结果。
端到端与简化流水线也是Transformer受欢迎的一个原因。传统自动驾驶感知往往是“分而治之”，先检测、再跟踪、再分割、再预测、再规划，每一步都有独立模块和复杂的中间表示。Transformer提供了把多个任务统一到一个网络或一个通用骨干上的可能。自注意力可以在同一张表示上同时输出检测框、跟踪ID、语义分割和预测向量，这样的统一性在减少工程接口、降低错误累积与便于端到端优化上有明显优势。当然，这并不意味着所有场景都能完全丢掉模块化，但统一架构确实提供了更干净的优化目标和更少的手工规则。
Transformer还有一个优势就是可扩展性与预训练生态。Transformer在NLP领域已经证明，大模型加大数据、再加上预训练-微调的套路，能把通用表示变成下游任务上的非常有用的起点。把类似思路移植到视觉和多模态上，自动驾驶领域可以利用大规模的模拟数据、未标注的视频、合成点云等做自监督预训练，然后把预训练得到的网络在标注数据上微调，往往能极大提升样本效率和鲁棒性。对于实际厂商来说，这意味着能把大量“无标签”或“弱标签”数据变成有价值的信息，减少昂贵人工标注的依赖。
Transformer的并行化特性让训练速度和硬件利用率在现代加速器（GPU/TPU）上表现更好。RNN那种需要按时间顺序处理的设计在大数据训练时效率受限，而Transformer在时间或空间维度上可并行计算，自然能更好地缩短训练周期，尤其在做大规模预训练时，这个优势非常明显。再者，Transformer的模块化（attention层+前馈层）也比较容易做模型并行和流水线切分，便于扩展到数亿、数十亿参数的模型。
除了这些“能力层面”的优点，Transformer在模型可解释性上也带来一些机会。虽然attention并不是完美的解释工具，但注意力权重常被用来观察模型关注的区域，这在调试感知失败或理解模型在特定场景下为何犯错时很有帮助。比如模型误判一个静止物体为行人时，通过看attention可以发现模型更关注了某个背景区域或反光点，从而为后续修正提供线索。
在配合自动驾驶汽车感知环境时，Transformer最显著的工程价值体现在那些需要全局信息、跨模态关联或长时依赖的任务上。比如多目标跟踪与联合检测跟踪，把检测与跟踪放在同一个注意力机制下能显著减少错误联动；轨迹预测问题中把历史轨迹、地图语义、邻车交互都作为token一起建模，能更自然地捕捉交互规律；BEV（鸟瞰视角）感知中，Transformer有助于把多摄像头、稀疏LiDAR投影在同一BEV空间时进行统一建模，从而得到一致性的场景理解。简而言之，当问题需要把分散信息汇聚成一个统一视图并推理相互关系时，Transformer通常会是一个强有力的选择。
Transformer存在哪些不足？
一直在说Transformer的优势，那它是否有什么不足？标准的自注意力计算复杂度随token数量平方增长，这对于高分辨率图像或细粒度点云来说会很快成为瓶颈。现阶段常见的解决办法有两类，一是进行token数量的约简，比如把图片先下采样、用卷积提取局部特征后再做全局attention，或者用稀疏／局部注意力机制只在相邻区域计算；二是采用分层结构，把注意力限定在局部再跨层传递全局信息（类似视觉Transformer的分层变体）。这些折中能在维持Transformer优点的同时控制计算量，但设计和调参成本会增加。
Transformer还需要大量数据和算力来发挥最大效益。自动驾驶的标注数据成本很高，且真实驾驶场景的长尾问题严重，依赖纯监督学习往往容易过拟合主流场景。为此在实践中会结合自监督学习、合成数据、强化学习的模拟器数据等方法来缓解数据稀缺问题。预训练-微调的策略在这里尤为重要，但如何把通用预训练和车辆上实时运行的轻量化模型对接，是一道难题。
部署时的延迟和能耗更是很现实的一个问题。车辆端对实时性和功耗有硬性要求，尤其在低成本量产车上，不能随便把数亿参数的Transformer装上车。常见的做法是把大模型放在云端或边缘服务器做感知/预测，再把结果压缩传回车端，或者把模型蒸馏成轻量化版本放到车上。每种选择都有权衡，云端方案有通信延迟与覆盖限制，端侧量化/蒸馏会损失部分精度。
虽然attention提供了某种“可视化”的线索，但它不等于严格可解释性或安全性保证。在自动驾驶这种安全关键场景里，仅仅依靠attention的直观解释不足以满足验证与认证的要求。工程上需要额外的验证、鲁棒性测试、形式化方法或冗余系统来保证安全。
自动驾驶行业在把Transformer引入工程时做了很多适配工作，比如把图像/点云/雷达数据做成token的方式有很多变体；有的做法先用CNN提取局部特征再把patch-leveltoken输入Transformer，有的直接把点云切成小块token；时间序列通常会把不同时间戳的token拼在一起做时序注意力，或者在空间注意力的基础上叠加时间注意力；为了控制复杂度，也会采用稀疏注意力、分组注意力、滑动窗口注意力等策略。所有这些都突出一个事实，Transformer是一种非常灵活的“工具箱”，但具体好不好用、怎么用得好，仍然需要工程化的设计与大量实验来调优。
如何让Transformer实际应用于自动驾驶？
在将Transformer应用于自动驾驶时，我们一定要明确几点。第一，不要期望把Transformer当作“万能胶”直接替代全部模块。把Transformer合理地和卷积、图网络、物理先验结合往往能取得更好的效果。第二，关注计算预算与延迟，在训练阶段可以大胆用大模型，但在部署阶段要计划好蒸馏、量化、剪枝或模型分层部署。第三，充分利用自监督与模拟数据，预训练在样本稀缺时的收益非常明显，尤其是当你能收集到大量未标注的行车视频和传感器流时。第四，重视鲁棒性测试，在恶劣天气、极端光照或传感器故障情况下做鲁棒性验证，不要只看在整洁数据集上的平均指标。第五，结合可解释性工具与冗余设计以满足安全要求，attention可作为调试起点，但要有更严谨的验证流程保障功能安全。
