本公開涉及計算機，尤其涉及自動駕駛和人工智能，具體涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品和自動駕駛車輛。

背景技術：

1、人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科，既有硬件層面的技術也有軟件層面的技術。人工智能硬件技術一般包括如傳感器、專用人工智能芯片、云計算、分布式存儲、大數(shù)據(jù)處理等技術；人工智能軟件技術主要包括計算機視覺技術、語音識別技術、自然語言處理技術以及機器學習/深度學習、大數(shù)據(jù)處理技術、知識圖譜技術等幾大方向。

2、在自動駕駛過程中對自動駕駛進行評估，能夠為自動駕駛行為提供反饋從而進一步對自動駕駛模型進行改進。

3、在此部分中描述的方法不一定是之前已經設想到或采用的方法。除非另有指明，否則不應假定此部分中描述的任何方法僅因其包括在此部分中就被認為是現(xiàn)有技術。類似地，除非另有指明，否則此部分中提及的問題不應認為在任何現(xiàn)有技術中已被公認。

技術實現(xiàn)思路

1、本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品和自動駕駛車輛。

2、根據(jù)本公開的一方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取自動駕駛車輛的車輛狀態(tài)和環(huán)境信息；生成包括所述車輛狀態(tài)和所述環(huán)境信息的自然語言特征；以及將所述自然語言特征輸入大語言模型，以控制所述大語言模型輸出以下各項：當前自動駕駛場景描述、對于所描述的自動駕駛場景的未來預測以及根據(jù)所述場景描述和所述場景的所述未來預測的內容生成所述自動駕駛車輛的駕駛評價。

3、根據(jù)本公開的另一方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：獲取單元，被配置成獲取自動駕駛車輛的車輛狀態(tài)和環(huán)境信息；特征生成單元，被配置成生成包括所述車輛狀態(tài)和所述環(huán)境信息的自然語言特征；評價單元，被配置成將所述自然語言特征輸入大語言模型，以控制所述大語言模型輸出以下各項：當前自動駕駛場景描述、對于所描述的自動駕駛場景的未來預測以及根據(jù)所述場景描述和所述場景的所述未來預測的內容生成所述自動駕駛車輛的駕駛評價。

4、根據(jù)本公開的另一方面，還提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行根據(jù)本公開實施例的數(shù)據(jù)處理方法。

5、根據(jù)本公開的另一方面，還提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使所述計算機執(zhí)行根據(jù)本公開實施例的數(shù)據(jù)處理方法。

6、根據(jù)本公開的另一方面，還提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，其中，計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)本公開實施例的數(shù)據(jù)處理方法。

7、根據(jù)本公開的另一方面，還提供了一種自動駕駛車輛，包括根據(jù)本公開實施例的數(shù)據(jù)處理裝置以及上述的電子設備中的一者。

8、根據(jù)本公開的一個或多個實施例，可以利用大語言模型的通用問題解決能力，能夠對自動駕駛場景進行有效分析，并輸出更準確的評價結果。

9、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

技術特征：

1.一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

2.如權利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述大語言模型按照以下順序進行輸出：(1)當前自動駕駛場景描述；(2)對于所描述的自動駕駛場景的未來預測；(3)根據(jù)所述場景描述和所述場景的所述未來預測的內容生成所述自動駕駛車輛的駕駛評價。

3.如權利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述車輛狀態(tài)包括所述自動駕駛車輛的速度、方向、加速度、轉向角中的至少一項。

4.如權利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述環(huán)境信息包括以下各項中的至少一者：

5.如權利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，生成包括所述車輛狀態(tài)和所述環(huán)境信息的自然語言特征包括：

6.如權利要求1-5中任一項所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述大語言模型的輸入還包括自然語言形式的第一評估準則，使得所述大語言模型根據(jù)所述第一評估準則生成所述自動駕駛車輛的第一駕駛評價。

7.如權利要求6所述的數(shù)據(jù)處理方法，還包括，將所述第一評估準則替換為與所述第一評估準則不同的第二評估準則，以控制所述大語言模型根據(jù)所述第二評估準則生成所述自動駕駛車輛的第二駕駛評價。

8.如權利要求1-5中任一項所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述場景描述包括結構化的場景信息，所述場景信息包括道路狀況、交通參與者的行為、地面標識、天氣狀況中的至少一項。

9.如權利要求1-5中任一項所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述未來預測的內容包括所描述的場景在未來時刻發(fā)生的影響駕駛行為的事件。

10.如權利要求1-5中任一項所述的數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述駕駛評價包括對所述自動駕駛車輛的駕駛行為的評分、對潛在風險的警示、對當前駕駛策略的改進建議和針對所述駕駛評價的自然語言解釋中的至少一項。

11.一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

12.如權利要求11所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述大語言模型按照以下順序進行輸出：(1)當前自動駕駛場景描述；(2)對于所描述的自動駕駛場景的未來預測；(3)根據(jù)所述場景描述和所述場景的所述未來預測的內容生成所述自動駕駛車輛的駕駛評價。

13.如權利要求11所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述車輛狀態(tài)包括所述自動駕駛車輛的速度、方向、加速度、轉向角中的至少一項。

14.如權利要求11所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述環(huán)境信息包括以下各項中的至少一者：

15.如權利要求11所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述特征生成單元被配置成：

16.如權利要求11-15中任一項所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述大語言模型的輸入還包括自然語言形式的第一評估準則，使得所述大語言模型根據(jù)所述第一評估準則生成所述自動駕駛車輛的第一駕駛評價。

17.如權利要求16所述的數(shù)據(jù)處理裝置，還包括更新單元，被配置成將所述第一評估準則替換為與所述第一評估準則不同的第二評估準則，以控制所述大語言模型根據(jù)所述第二評估準則生成所述自動駕駛車輛的第二駕駛評價。

18.如權利要求11-15中任一項所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述場景描述包括結構化的場景信息，所述場景信息包括道路狀況、交通參與者的行為、地面標識、天氣狀況中的至少一項。

19.如權利要求11-15中任一項所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述未來預測的內容包括所描述的場景在未來時刻發(fā)生的影響駕駛行為的事件。

20.如權利要求11-15中任一項所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其中，所述駕駛評價包括對所述自動駕駛車輛的駕駛行為的評分、對潛在風險的警示、對當前駕駛策略的改進建議和針對所述駕駛評價的自然語言解釋中的至少一項。

21.一種電子設備，包括：

22.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執(zhí)行根據(jù)權利要求1-10中任一項所述的方法。

23.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其中，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1-10中任一項所述的方法。

24.一種自動駕駛車輛，包括：如權利要求11-20中任一項所述的數(shù)據(jù)處理裝置或如權利要求21所述的電子設備。

技術總結
本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備和自動駕駛車輛，涉及計算機技術領域，尤其涉及自動駕駛和人工智能技術領域。實現(xiàn)方案為：獲取自動駕駛車輛的車輛狀態(tài)和環(huán)境信息；生成包括所述車輛狀態(tài)和所述環(huán)境信息的自然語言特征；以及將所述自然語言特征輸入大語言模型，以控制所述大語言模型輸出以下各項：當前自動駕駛場景描述、對于所描述的自動駕駛場景的未來預測以及根據(jù)所述場景描述和所述場景的所述未來預測的內容生成所述自動駕駛車輛的駕駛評價。

技術研發(fā)人員：曾增烽,王凡,黃際洲,吳華
受保護的技術使用者：北京百度網訊科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9