摘要： 隨著自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(Autonomous driving systems, ADS)在全球范圍內(nèi)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，大模型在自動(dòng)駕駛技術(shù)中扮演著關(guān)鍵角色。這些模型通過(guò)整合多傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜駕駛環(huán)境的快速準(zhǔn)確理解和決策。然而，大模型面臨超大規(guī)模參數(shù)、高計(jì)算成本和大存儲(chǔ)需求等挑戰(zhàn)，尤其在資源有限的車端設(shè)備上更為突出。有效壓縮大模型成為當(dāng)前研究的重要方向，可以降低大模型的計(jì)算和... （共17頁(yè)）