如果这次行程有不满意的，只需要给汽车提供反馈建议：“要在充分保障安全的前提下”，汽车的自动驾驶行为就会在下次行程中进行自我修正。

　　让大语言模型部署在自动驾驶实车上，在多个交通场景，比如停车场、十字路口和高速上理解乘客的各种个性化指令，构建他们的数字孪生。

　　1、它将人类口头命令转换为文本指令，然后由云端的大模型来处理。在此过程中会用到一些语音识别的开源API，比如Whisper，准确捕获口令并翻译成文本。云上的大模型结合天气、交通状况和当地交通规则等信息，生成上下文驾驶数据。

　　3、车辆的存储模块秉承”千人千面“的理念，记录着所有人车交互数据，确保每次行驶体验都是基于乘客的历史偏好和实时命令进行定制，实现真正意义上的数字孪生个性体验。

　　在Talk2Drive 系统中，三类不同驾乘偏好的乘客以口头化的指令表达与大模型进行交互，以促使系统做出相应调整。当乘客对调整后的自动驾驶行为不满意时会关闭自动驾驶模式，系统也会记录这种情况下的 “接管”。

　　其中一作Can Cui目前是普渡大学一年级博士生。在加入普渡大学工程学院之前，在密歇根大学获得了电气与计算机工程硕士学位。本科毕业于武汉理工大学。

　　其导师王子然博士，在2022年加入普渡大学之前，曾在丰田硅谷研发中心任职四年，以主任研究员的身份领衔数字孪生的相关研究。

　　据介绍，普渡数字孪生实验室从2023年6月开始深耕大语言模型和自动驾驶交叉领域，进行了包括文献综述、创立公开数据集、仿真环境测试、以及主办研讨会等一系列工作。