[首發于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛中常提的Transformer本質上是一種神經網絡結構，最早在自然語言處理里火起來。與卷積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）不同，Transformer能夠自動審視所有輸入信息，并動態判斷哪些部分更為關鍵，同時可以將這些重要信息有效地關聯起來。

這種能力對自動駕駛來說至關重要。由于駕駛場景復雜多變，自動駕駛系統需要同時處理來自攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和高精地圖等多種來源的數據，還要理解車輛、行人等參與者之間隨時間的動態交互。傳統方法在應對這種多模態、長時序的信息關聯時會感覺力不從心，而Transformer的架構特性剛好彌補了這些短板。

圖片源自：網絡

Transformer能將“前方100米處一個模糊的物體”、“旁邊車道一輛正在減速的汽車”以及“幾秒鐘前路口突然出現的行人”這些看似獨立的信息碎片，整合成一套統一的“輸入單元”。它會自動在這些單元之間建立有用的聯系，最終提煉出對當前駕駛決策最有價值的核心信息。這種強大的全局關聯能力，讓感知、預測和規劃這些原本界限分明的模塊，可以用一種更集成、更智能的方式協同工作。

Transformer的核心機制：自注意力和多頭注意力

Transformer之所以強大，其關鍵在于“自注意力”機制。自注意力機制會將輸入的每一個元素（比如圖像的一塊patch、激光雷達的一個點）轉化為Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）這三種不同的向量：

查詢：可以理解為當前元素提出的問題：“我應該關注誰？”

鍵：是其他元素提供的標識：“我是誰？”

值：是其他元素所包含的實際信息：“我有什么內容。”

查詢會和所有鍵做相似度比較，得到權重，再把這些權重作用到所有值上，最終得到這個位置的新表示。這個過程就是讓模型自己決定“我應該關注哪些其他位置的信息來更新當前位置的理解”。為了穩定訓練過程，注意力計算會通過一個縮放因子進行調整。

Transformer不會只做一次注意力計算，而是采用“多頭注意力”，即可以同時進行多組獨立的注意力運算。這好比讓多個專家從不同角度分析同一段信息，有的專家專注于局部細節，有的專家則善于把握全局關系，他們最后會將見解綜合起來，形成更全面、更深刻的理解。

圖片源自：網絡

對于自動駕駛中常見的時間序列問題，Transformer可以輕松地將過去若干幀的數據作為輸入序列，通過注意力機制直接學習不同時刻之間的依賴關系。再輔以“位置編碼”來告知模型各個輸入單元的先后順序，從而有效地預測出車輛、行人未來的運動軌跡。

Transformer對感知的好處

之前，感知里最常見的做法是用卷積網絡做圖像特征提取，再用專門的檢測頭（如Faster R-CNN、YOLO）做目標檢測。Transformer做的就是把檢測問題重新表述成了“一組查詢去匹配場景里的物體”，這類方法（比如DETR、以及后續變體）減少了很多手工設計的錨框、NMS（非極大值抑制）等步驟，思路上更直接，也更統一。

1）長距離與稀疏目標的檢測更魯棒

得益于全局注意力，Transformer在分析一個遠處的小目標時，能夠同時參考近處的大物體和整體的場景上下文。這在目標被部分遮擋或圖像分辨率有限的情況下尤其有用，模型可以依據其他相關線索推斷出“那可能是一個行人”或“遠處有一輛停靠的車輛”。

2）多模態融合更自然

自動駕駛車輛裝備了如攝像頭、毫米波雷達和激光雷達等傳感器，Transformer則提供了一個統一的框架，可以將這些不同來源的數據都表示為“輸入單元”，然后通過跨模態注意力機制讓它們自由地交流信息。舉個例子，激光雷達提供的精確三維點云信息可以與攝像頭豐富的紋理、顏色信息相互補充，模型能自動學習在何時、以何種方式信賴哪一種傳感器，實現真正意義上的早期融合。

圖片源自：網絡

3）端到端的檢測與跟蹤更容易結合

Transformer可以把檢測框、歷史軌跡、甚至ID信息都當作token，讓模型同時做檢測和關聯，能減少后處理步驟，降低誤關聯（ID-switch）的概率。Transformer在多目標跟蹤（MOT）領域的進展，可以有效解決自動駕駛里連續幀中物體身份保持的問題。

Transformer如何讓決策更有洞察力

預測其他道路參與者的未來軌跡，并規劃出自車的安全路徑，是自動駕駛的核心任務，為實現這一目標，需要模型具備強大的推理能力，能夠理解參與者之間復雜的時空交互。Transformer的自注意力機制在這里再次展現出巨大優勢。

1）更好地建模交互行為

傳統方法在建模多智能體交互時會顯得比較僵硬。而Transformer的注意力機制天生就能計算任意兩個參與者之間的影響程度，并能動態地將注意力聚焦在“關鍵參與者”上。如在通過一個無信號燈的路口時，Transformer能同時考慮左側來車、右側準備橫穿的行人以及前方車輛的意圖，從而生成多種合理的未來概率分布，以便自動駕駛汽車可以安全、高效地駕駛。

2）長時記憶更友好

某些駕駛行為的預測需要回顧較長的歷史信息。要預測一個行為，有時候需要回看很長時間的過去狀態（比如某輛車的轉向燈在幾秒前就亮了，但始終慢速行駛，現在終于開始并線）。Transformer對長序列的處理比傳統LSTM等要更為穩健，而且可以并行計算，訓練效率會更高。當然，為了處理更長的歷史信息，需采用稀疏注意力、局部—全局混合機制或緩存機制來控制計算量。

圖片源自：網絡

3）規劃可以直接利用預測注意力

當預測模塊和規劃模塊都基于Transformer構建時，它們之間的信息流動會更加順暢。規劃模塊不僅能看到預測模塊輸出的軌跡，甚至能“看到”預測過程中的注意力分布，即其他交通參與者最關心誰。這為自車的決策提供了更深層次的上下文，如在通過一個擁擠路口時，自動駕駛汽車可以對那個注意力高度分散、行為不確定的車輛保持更大的安全距離。

最后的話

Transformer為自動駕駛帶來了一種更強大、更靈活的“信息關聯與理解”的新范式。它讓機器能夠像人類一樣，更全面地審視復雜的駕駛環境，將不同來源、不同時間的信息融會貫通，從而做出更前瞻、更合理的決策。