核心观点 - VLA（视觉-语言-动作模型）通过端到端融合视觉感知、语言理解与动作决策，实现从环境观察到控制指令输出的闭环映射，提升自动驾驶系统的泛化能力与场景适应性[2] - VLA模型简化了传统自动驾驶模块化架构，通过统一神经网络学习最优控制策略，减少误差累积和规则设计复杂性[4] - 行业认为VLA将推动自动驾驶进入"端到端2.0"时代，成为下一代技术基石[15][16] 技术架构 - 视觉编码器：采用CNN或Vision Transformer提取图像/点云特征，部分引入三维空间编码器增强场景理解[8][9] - 语言编码器：接入预训练语言模型，理解自然语言指令（如"第二个红绿灯右转"）和安全策略（如"行人出现时减速至5公里/小时以下"）[11] - 跨模态融合层：使用自注意力机制或图神经网络实现视觉与语言特征的对齐融合[11] - 动作解码器：基于强化学习直接预测转向角度、加速度等连续控制信号[11] 行业应用 - DeepMind的RT-2模型展示了VLA在机器人控制的潜力[13] - 元戎启行推出"端到端2.0版本"VLA模型，CEO称其将推动城区智驾达到"好用"状态[13] - 智平方GOVLA模型在机器人领域实现全身协同与长程推理，为智能驾驶提供参考[13] 技术优势 - 场景泛化能力：通过大规模多模态数据学习，在复杂路口、弱光环境等场景表现更优[12] - 上下文推理：融入语言理解后可根据指令动态调整驾驶策略[12] - 系统简化：省去传统方案中的规则引擎和多阶段优化，提高数据利用效率[4][11] 发展挑战 - 可解释性不足："黑盒子"特性导致边缘场景决策失误难以排查[13] - 数据需求：需构建覆盖多种交通场景的高保真仿真环境和海量训练数据[13] - 计算瓶颈：实时性优化难度高，商用化面临算力资源消耗大的问题[13] 未来方向 - 结合可解释性模块或Diffusion模型优化决策透明度与轨迹平滑性[15] - 与传统规则引擎或MPC组成混合架构提高安全冗余[15] - 扩展至车队协同、远程遥控及人机交互等场景[15]