近年來，人工智能技術(shù)迅速發(fā)展，大規(guī)模深度學習模型（即大模型）在自然語言處理、計算機視覺、語音識別以及自動駕駛等多個領(lǐng)域取得了突破性進展。自動駕駛作為未來智能交通的重要方向，其核心技術(shù)之一便是對海量、多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的實時處理與決策。在這一過程中，大模型以其強大的特征提取、信息融合和預測能力為自動駕駛系統(tǒng)提供了有力支持。而在大模型的中，有一個“Token”的概念，有些人看到后或許會問：Token是個啥？對自動駕駛有何影響？

將Token輸入翻譯軟件，被解釋為“代幣”、“禮券”等，但在大模型領(lǐng)域中，Token則代表著數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理后劃分出的最小信息單位。無論是文本、圖像、視頻，還是激光雷達的點云數(shù)據(jù)，都可以通過Token化處理轉(zhuǎn)化為離散化的符號或向量表示。正是這種離散化和標準化的方式，使得大模型能夠高效地處理復雜、多模態(tài)的數(shù)據(jù)，捕捉其中蘊含的上下文關(guān)系和深層語義。

Token的基本概念與演變

Token作為一種數(shù)據(jù)表示單元，最早起源于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域。傳統(tǒng)文本處理中，Token通常指將文本通過分詞或子詞拆分后得到的最小語義單位。如在英文處理過程中，一個單詞可以直接作為一個Token，而在中文處理中，由于語言特性，往往需要采用字符級或基于統(tǒng)計的分詞算法來生成Token。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了諸如BPE（Byte-Pair Encoding）、WordPiece和SentencePiece等先進的分詞方法，這些方法既能有效降低詞匯表大小，又能保證對罕見詞匯的較好表示。

隨著大模型的不斷擴展，Token這一概念也逐漸超越了文本領(lǐng)域。在圖像處理任務(wù)中，研究人員常將一幅圖像劃分為若干個固定大小的patch，每個patch都可視為一個Token；在視頻分析和激光雷達數(shù)據(jù)處理中，也可以通過對連續(xù)數(shù)據(jù)進行區(qū)域切分，將局部區(qū)域看作Token。這種思想使得不同模態(tài)的數(shù)據(jù)都能夠通過統(tǒng)一的離散化過程轉(zhuǎn)換為向量表示，為后續(xù)跨模態(tài)信息融合提供了理論基礎(chǔ)和實踐支持。

Token在大模型中的作用遠不止于數(shù)據(jù)的離散化，它更是一種衡量數(shù)據(jù)量、控制計算復雜度和管理內(nèi)存消耗的重要手段。通過合理的Token化策略，模型不僅可以減少冗余信息，還能在保證關(guān)鍵信息表達的同時降低輸入序列的長度，從而大幅度提高訓練和推理效率。

Token化技術(shù)在大模型中的關(guān)鍵作用

Token化，亦或稱之為分詞（Tokenization）作為數(shù)據(jù)預處理的重要環(huán)節(jié)，其核心任務(wù)是將原始數(shù)據(jù)（無論是文本、圖像還是點云數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)換為離散的、易于處理的基本單元。大模型在接收這些離散化的Token后，通常會先通過嵌入層（Embedding Layer）將Token映射為高維向量，這一步驟對于捕捉數(shù)據(jù)內(nèi)部的語義關(guān)系至關(guān)重要。

Token化有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的離散化和標準化。自動駕駛系統(tǒng)中，不同傳感器采集的數(shù)據(jù)格式、分辨率和采樣頻率各不相同，如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格式是一個巨大挑戰(zhàn)。Token化技術(shù)正是通過對數(shù)據(jù)進行切分、標準化處理，將圖像、點云等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的Token序列，使得后續(xù)的模型可以在同一向量空間內(nèi)進行操作。這樣不僅便于數(shù)據(jù)融合，還能減少各數(shù)據(jù)源之間的不匹配問題，提高整體處理效率。

嵌入層在大模型中也扮演著關(guān)鍵角色。每個Token經(jīng)過嵌入層后，會被映射到一個高維向量空間中，向量之間的距離和角度可以反映出Token之間的語義相似度。傳統(tǒng)方法如Word2Vec、GloVe提供了靜態(tài)的詞向量表示，而更先進的動態(tài)嵌入方法（如BERT、GPT系列）則能夠根據(jù)上下文信息動態(tài)調(diào)整Token的向量表示。在自動駕駛領(lǐng)域，不同傳感器數(shù)據(jù)的Token經(jīng)過嵌入后，能夠捕捉到更多細節(jié)信息，如圖像中物體的邊緣特征、點云中物體的立體結(jié)構(gòu)等，為后續(xù)的目標檢測、語義分割以及軌跡預測提供了可靠基礎(chǔ)。

Token化技術(shù)在序列建模中也發(fā)揮著重要作用。大模型中的Transformer結(jié)構(gòu)廣泛依賴自注意力機制（Self-Attention）來捕捉Token之間的遠距離依賴關(guān)系。通過位置編碼（Positional Encoding）和多頭注意力機制，模型可以充分挖掘序列中每個Token與其他Token之間的關(guān)系，生成全局性的信息表示。這在處理長文本、連續(xù)視頻幀以及動態(tài)點云數(shù)據(jù)時尤為重要，有助于自動駕駛系統(tǒng)在面對復雜交通場景時快速捕捉并理解環(huán)境變化。

Token在自動駕駛系統(tǒng)中的具體應(yīng)用

自動駕駛系統(tǒng)的核心任務(wù)在于實時感知環(huán)境、快速決策與精準控制，而這一過程離不開對多模態(tài)數(shù)據(jù)的有效處理。隨著傳感器技術(shù)的不斷提升，自動駕駛車輛通常配備多個攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器，各自采集的數(shù)據(jù)種類和格式存在巨大差異。Token化技術(shù)正好為這一多模態(tài)數(shù)據(jù)融合提供了統(tǒng)一的解決方案。

在感知模塊中，攝像頭捕捉的圖像和激光雷達獲取的點云數(shù)據(jù)均需要經(jīng)過預處理，將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化為Token。以圖像數(shù)據(jù)為例，傳統(tǒng)的目標檢測方法通常依賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對整幅圖像進行處理；而近年來基于Transformer的視覺模型，則將圖像劃分為固定大小的patch，每個patch即為一個Token。這樣不僅能充分保留圖像的局部細節(jié)，還能利用自注意力機制捕捉全局信息，從而提高目標檢測和語義分割的準確率。對于激光雷達點云數(shù)據(jù)，則可以依據(jù)空間分布將點云劃分為若干區(qū)域，每個區(qū)域?qū)?yīng)一個Token，進而構(gòu)建出三維環(huán)境模型，幫助系統(tǒng)準確識別路邊障礙物和行人位置。

在決策與規(guī)劃模塊中，自動駕駛車輛需要根據(jù)實時感知數(shù)據(jù)制定行駛策略和路徑規(guī)劃。這里，Token化技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。通過對多傳感器數(shù)據(jù)進行Token化和嵌入，系統(tǒng)可以將各個傳感器捕捉到的信息在同一向量空間中進行融合，使得模型能夠同時參考圖像、點云以及其他傳感器數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，綜合判斷前方道路狀況和潛在風險。特別是在復雜路況或交叉路口場景中，不同傳感器數(shù)據(jù)之間存在大量冗余和噪聲，統(tǒng)一的Token化處理能夠幫助系統(tǒng)更高效地濾除無關(guān)信息，提取出對決策至關(guān)重要的特征，從而實現(xiàn)精準的實時決策。

自動駕駛系統(tǒng)要求極高的實時性。車輛在行駛過程中，必須在毫秒級別內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的采集、處理和決策輸出。在這種情況下，Token化技術(shù)通過將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散化的Token序列，有助于降低數(shù)據(jù)量、減少計算復雜度和內(nèi)存消耗。如在處理長序列文本或高分辨率圖像時，合理的Token劃分策略可以有效減少Token數(shù)量，進而加速模型的推理速度，確保系統(tǒng)在關(guān)鍵時刻能夠快速響應(yīng)，避免因計算延遲而引發(fā)安全隱患。

Token化技術(shù)還為自動駕駛系統(tǒng)的在線學習和增量更新提供了便利。由于道路環(huán)境和交通狀況不斷變化，車輛需要持續(xù)更新和優(yōu)化感知模型。通過對新采集的數(shù)據(jù)進行Token化處理，系統(tǒng)可以迅速將新的信息融入現(xiàn)有模型，實現(xiàn)在線自適應(yīng)更新和持續(xù)學習。這種基于Token的動態(tài)更新機制，使得自動駕駛系統(tǒng)能夠不斷提升環(huán)境適應(yīng)能力和安全性，保證在各種復雜情況下都能保持高精度識別和決策。

Token技術(shù)面臨哪些挑戰(zhàn)？

Token化技術(shù)在大模型和自動駕駛系統(tǒng)中優(yōu)勢非常明顯，但在實際應(yīng)用過程中也面臨著一系列技術(shù)挑戰(zhàn)。如何在保證信息完整表達的前提下控制Token數(shù)量始終是一大難題。過細的Token劃分雖然可以保留更多細節(jié)信息，但也會顯著增加計算負擔和內(nèi)存消耗；而過粗的Token劃分則可能導致關(guān)鍵信息丟失。為此，未來的研究需要在信息表達和計算效率之間找到最佳平衡點，開發(fā)更加自適應(yīng)的Token化算法，依據(jù)具體場景動態(tài)調(diào)整Token的劃分策略。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)的Token融合也存在技術(shù)瓶頸。自動駕駛系統(tǒng)中，不同傳感器的數(shù)據(jù)在采樣頻率、噪聲特性和分辨率上存在巨大差異，如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)過Token化后實現(xiàn)有效對齊和融合，是當前亟待解決的問題。未來，可能需要結(jié)合注意力機制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及自監(jiān)督學習等先進技術(shù)，進一步提高多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合效果，確保各類Token在統(tǒng)一向量空間中的準確表達。

實時性和魯棒性一直是自動駕駛系統(tǒng)設(shè)計中的兩大關(guān)鍵指標。雖然Token化技術(shù)有助于降低模型運算量，但在極端復雜或高動態(tài)場景下，如何保證模型在毫秒級別內(nèi)完成Token處理和信息融合，有人需要借助硬件加速和分布式計算技術(shù)。此外，如何增強大模型對突發(fā)狀況的預測能力、提升系統(tǒng)的容錯和自我修正能力，也是未來需要深入研究的方向。隨著計算資源的進一步提升和算法的不斷改進，基于Token的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)有望在自動駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮更大作用。在不久的將來，通過對Token化策略、嵌入層設(shè)計和跨模態(tài)融合技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化，自動駕駛系統(tǒng)將更加智能、精準和安全。

審核編輯 黃宇