既省资源，又提升效率的不可能任务，真能在端到端自动驾驶上实现！
今年计算机顶会CVPR 2024入选论文中，来自北京理工大学计算机学院团队，拿出了一项“全球首次”的成果：
“蒸馏”一下，端到端自动驾驶系统性能，直接提升一倍左右。
而且这样的提升，完全不以牺牲系统可靠性或增加成本为代价。
就是既要又要。
自动驾驶技术体系，现在流行端到端，以前则是模块化的结构。但无论是哪种，其实之前一直有这么一个问题没解决：
Transformer架构为基础的自动驾驶大模型，参数量大，占用计算资源多，部署在资源有限的车端，其实并不是最佳方案。
如果要保证性能，车端计算成本就要增加，而且输出结果的时间也会变长；如果要保证成本和敏捷性，又不得不削减模型规模，导致性能下降。
北京理工大学计算机学院团队提出了一种新的知识蒸馏框架——PlanKD，业内首次实现了端到端规划器在保持较小体量的同时，性能不打折扣：
实验结果中可以看出，相同参数量的端到端规划器，使用PlanKD后性能（驾驶分数）有50-100%的提升。
更详细的实验结果如下：
采用一个52.9Million参数的大模型最为“老师”，带着几个不同规模的“学生”模型，并采用这3个主要的数据作为标准：驾驶分数，路线完成度、违章分数。
实验的基础条件，首先是著名的自动驾驶开源仿真平台CARLA，由英特尔和丰田联合开发，提供基于真实城镇构建的仿真环境和各种不同类型的气候条件，NOA开发必备的工具，也是目前端到端唯一测试平台。
端到端自动驾驶基础模型，使用的是2023年由商汤科技一作提出的InterFuser，一个以Transformer为主要架构的多模态模型。当时InterFuser在CARLA公开排行榜是No.1的水平。
关于商汤多模态大模型和端到端自动驾驶的新进展，智能车参考详细介绍过。
实验的硬件条件，是一块英伟达RTX 3090 GPU。
研发团队在8个不同模拟城镇中分别采用21种不同的天气条件模拟（7个用来训练算法，1个用来测试）。
结果显示，同样参数的InterFuser模型，在有PlanKD的情况下，驾驶分数分平均提高60-100%；路线完成度提升20%左右；违章分数提升25%左右。
同时，碰撞率和违章率都下降了10-60%不等。
以及和规模巨大的“老师”模型比起来，有PlanKD加持的小规模模型，推理时间大大减少。
自动驾驶发展这么多年，各种思路、技术、路线层出不穷，但业内专家都会告诉你，自动驾驶干的其实就是一条线：
车辆轨迹的规划路线，各位老司机在使用智驾的过程中肯定深有体会：只要屏幕上的这条线能“甩”过去，那么极大概率就能顺利通过场景，反之就需要人为接管了。
规划的过程，包括了感知、识别、预测等等环节在里面。
北理计算机学院团队的PlanKD，本质是一个“蒸馏器”，把大模型的能力、知识转移给小模型，提高相应性能。
知识蒸馏本身其实是深度学习领域内被广泛应用的方法，但之前从来没应用在端到端自动驾驶上，因为驾驶任务本身具有特殊性。
首先是传感器采集的场景信息中，有大量和驾驶行为本身无关的信息，如果把这些信息也转移给小模型，反而会降低性能。
其次， 输出规划轨迹中的不同路径点，可能对运动规划具有不同程度的重要性，而在某些关键路径点上的轻微偏差可能会导致严重后果。
知识蒸馏改善端到端性能、成本，本身具有很大的潜力，但真的“上车”，主要就得解决上面两个问题。
针对场景中的无关信息，团队设计了一种基于信息瓶颈策略的规划相关信息蒸馏器，只提取与规划相关的信息，而不是不加区别地传输所有信息：
所谓信息瓶颈本质是一种学习方式，在学习一种场景特征时，既能最大限度地降低这个特征与输入之间的相关性，同时最大化它与特定类别之间的相关性。
具体到端到端规划任务上，团队采取的是最小化某一关键特征征与其他中间特征之间的相关性，同时最大化该特征与规划所需的基本事实之间相关性，来推导出重要且必要的规划信息：
其中β是拉格朗日乘数，I(x,x)是相关性，M则是为规划状态数量。Z是学习到的与规划相关的关键特征。
H 和 Yi 分别是第 i 个规划状态的中间特征图和真值的随机变量
对于不同路径点对规划的影响，团队给出了一种以安全为主要考虑因素的路径点知识蒸馏方法：
首先考虑到每个路径点的重要性与驾驶场景的上下文有关，所以需要计算 BEV 场景图像与轨迹中每个路径点之间的注意力权重来确定其重要性。
其次为了提高注意力权重对安全关键情况的意识，还设计了一种安全意识排名损失函数。
获得注意力权重后，将其纳入路径点安全意识损失函数中，用于蒸馏，具体如下：
此外，为了避免学生模型过分专注于重要的路径点而忽略其他路径点，还引入熵损失，以确保更平滑的注意力权重分布。
具体思路就是这样。
这篇CVPR 2024顶会论文的意义其实可以这么理解：
知识蒸馏方法首次“上车”，应用在自动驾驶领域；
PlanKD本身能提高自动驾驶安全可靠性；
为资源有限的车端大模型部署提供了一个解决方案。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.01238
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