大模型在自动驾驶领域的核心技术突破主要体现在以下几个方面：

1. **环境感知能力增强**：
- 利用深度学习和卷积神经网络（CNN），大模型能够从摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器收集的大量数据中，实现对车辆周边环境的高精度感知，包括目标检测（如行人、车辆、交通标志等）、车道线识别、障碍物距离与速度估计等。

2. **决策规划智能化**：
- 大模型在处理复杂道路场景时，能够根据实时感知信息进行高效而精准的路径规划和行为决策。例如，使用强化学习训练出的大模型可以模拟复杂的驾驶策略，并在面对突发事件时迅速做出安全有效的应对措施。

3. **多模态融合技术**：
- 跨模态大模型结合了多种传感模式的数据，通过深度融合视觉、听觉以及地理空间信息，提高了自动驾驶系统的全局理解能力和反应灵敏度。

4. **预测性驾驶**：
- 基于历史数据和实时数据的大规模机器学习模型能够预测其他道路使用者的行为和未来路况变化，提前进行安全驾驶策略调整，降低交通事故风险。

5. **在线学习与自适应优化**：
- 随着时间和行驶里程的增加，大模型可以在云端持续学习和迭代优化，不断吸收新的驾驶经验并更新模型参数，提升自动驾驶算法的性能和鲁棒性。

6. **情境理解和语义解释**：
- 通过对海量标注数据的学习，大模型能够理解更深层次的道路环境信息，如交通规则、社交互动等，使得自动驾驶汽车具备更强的情境意识和决策合理性。

7. **系统可靠性与安全性**：
- 使用大模型来评估自动驾驶系统的健康状况和安全性，比如预测硬件故障，或者监控软件系统的运行状态，以确保自动驾驶系统的可靠性和乘客的安全。

总结来说，大模型技术在提高自动驾驶系统的环境感知准确性、智能决策水平、预见性驾驶能力以及系统自我优化和安全性等方面发挥了关键作用，是推动自动驾驶领域发展的重要技术力量。