文章核心观点 - 文章梳理了近两年VLA（Vision-Language-Action）在自动驾驶领域的发展路线和算法汇总，涵盖前置工作、模块化VLA、端到端VLA和推理增强VLA等多个方向 [1][3][4][6] - 介绍了多个相关论文和开源项目，包括DriveGPT4、TS-VLM、DynRsl-VLM、RAG-Driver、OpenDriveVLA、DriveMoE等 [3][4][6][9] - 提供了自动驾驶之心知识星球的详细信息，包括技术路线、学习资源和行业资源 [7][10][15] VLA前置工作 - DriveGPT4提出通过大型语言模型实现可解释的端到端自动驾驶 [3] - TS-VLM采用文本引导的SoftSort池化方法用于多视角驾驶推理的视觉语言模型 [3] - DynRsl-VLM通过动态分辨率视觉语言模型增强自动驾驶感知能力 [3] 模块化VLA - RAG-Driver在多模态大型语言模型中通过检索增强的上下文学习实现通用驾驶解释 [4] - OpenDriveVLA致力于构建端到端自动驾驶的大型视觉语言动作模型 [4] - DriveMoE采用专家混合方法构建端到端自动驾驶的视觉语言动作模型 [4] - LangCoop探索语言协作驾驶 [4] - SafeAuto利用多模态基础模型实现知识增强的安全自动驾驶 [4] - ReCogDrive提出强化认知框架用于端到端自动驾驶 [4] 端到端VLA - ADriver-I构建自动驾驶通用世界模型 [6] - EMMA是端到端多模态自动驾驶模型 [6] - CoVLA提供全面的视觉语言动作数据集用于自动驾驶 [6] - SimLingo实现仅视觉的闭环自动驾驶与语言动作对齐 [6] - DiffVLA采用视觉语言引导扩散规划用于自动驾驶 [6] - S4-Driver是具备时空视觉表示的可扩展自监督驾驶多模态大型语言模型 [6] - ORION是通过视觉语言指令动作生成的整体端到端自动驾驶框架 [6] - Impromptu VLA提供开放权重和开放数据用于驾驶视觉语言动作模型 [6][9] 推理增强VLA - FutureSightDrive通过时空思维链实现视觉思考的自动驾驶 [9] - AutoVLA是具备自适应推理和强化微调的端到端自动驾驶视觉语言动作模型 [9] - Drive-R1通过强化学习桥接自动驾驶视觉语言模型中的推理和规划 [9] 自动驾驶之心知识星球 - 社区汇总40+技术路线、60+数据集和行业主流仿真平台 [7][15] - 提供自动驾驶感知、仿真、规划控制等多领域学习路线 [15] - 成员来自国内外知名高校和头部自动驾驶公司 [15] - 建立与多家自动驾驶公司的岗位内推机制 [11] - 为入门者提供完备的技术栈和路线图 [12] - 为研究者提供有价值的产业体系和项目方案 [13]