> 数据图表请问一下场景化落地——未来可期2026-1-1场景化落地——未来可期图表： 小米端到端大模型应用于辅助驾驶图表：小鹏机器人用于工厂实训◼ 自 动 驾 驶 感 知 决 策 能 力 提 升 ： 大 语 言 模 型 在 自 动 驾 驶中 主 要 用 于 感 知 理 解 、 决 策 规 划 和 自 然 语 言 交 互 。 在感 知 端 ， LLM 可 对 传 感 器 融 合 后 的 信 息 进 行 语 义 理解 ， 实 现 对 复 杂 交 通 场 景 的 “ 因 果 推 理 ” ， 比 如 识 别异 常 驾 驶 行 为 、 预 测 行 人 意 图 。 在 决 策 规 划 端 ， LLM可 生 成 多 策 略 组 合 方 案 ， 提 供 对 不 同 道 路 条 件 、 突 发事 件 的 高 层 次 策 略 建 议 ， 同 时 与 强 化 学 习 或 规 则 系 统结 合 优 化 路 径 选 择 。 LLM 将 显 著 提 升 自 动 驾 驶 的 泛化 能 力 、 安 全 决 策 效 率 和 可 解 释 性 ， 推 动 L2–L4 自动 驾 驶 系 统加速商业 落地 。◼ 机 器 人 人 机 交 互 升 级 ： 在 机 器 人 领 域 LLM 的 价 值 主要体现 在 任务规划、环 境理解和人机交 互 。通过大模型 对 复 杂 语 言 指 令 、 操 作 目 标 及 环 境 状 态 的 语 义 理 解 ，机 器 人 可 以 实 现 高 层 指 令 到 低 层 动 作 的 自 动 映 射 ， 实现 自 然 语 言 驱 动 操 作 。 多 模 态 LLM 可 结 合 视 觉 、 深度 、 触 觉 传 感 器 信 息 进 行 空 间 理 解 和 动 作 推 理 ， 使 机器 人 在 动 态 环 境 下 自 主 调 整 行 为 策 略 ， 如 抓 取 、 搬 运或 组 装 任 务 。 LLM 还 可 作 为 决 策 中 枢 ， 与 强 化 学 习 、运 动 控 制 模块耦合 ， 提升自主性和 灵活性 。来源：小米汽车、小鹏机器人官网，长城证券产业金融研究院长城证券综合其他
