在自动驾驶领域，技术的演进如同一场接力赛，从早期的基于规则的系统，到端到端模型，再到视觉语言模型（VLM），如今已经发展到视觉语言行 动模型（VLA）阶段。每一步的跨越，都不仅仅是技术的迭代，"人工智能"实质性应用的范例。 什么是VLA？ VLA（Vision-Language-Action Model）是视觉-语言-行为大模型，它融合了视觉、语言和行动三种能力，将其统一在一个模型里，只输入到机器就可执 行动作的端到端映射，从而赋予模型强大的3D空间理解、逻辑推理和行为生成能力，让自动驾驶能够感知、思考和适应环境。 VLA模型由多个关键模块组成，包括视觉编码器、语言编码器、跨模态融合模块和动作生成模块。视觉编码器负责从图像或视频中提取高层次视觉特 征，语言编码器则处理自然语言输入，跨模态融合模块将视觉和语言特征进行整合，而动作生成模块则根据融合后的信息生成车辆的控制指令。 VLA的核心特性包括多模态感知与决策、全局上下文理解和系统透明性。它能够基于视觉和语言信息进行实时感知，并通过"思维链"技术构建类人逻 辑，推理复杂场景下的最优驾驶决策。此外，VLA能够理解长达数十秒的全局路况信息，这对于施工工区、潮汐车道 ...