VLA绝对是今年自动驾驶的主流关键词，下半年新势力都在抢滩VLA的高地，工业界快速量产上 车，学术界不断刷新比赛榜单。 以往，业内迭代的方案都是增加issue case删除issue case的循环，而 这种方案显然是无穷无尽的，哪怕这个方案迭代的再成熟，也难以达到我们理想中那种自驾的水 准。 相比于端到端， 利用大模型更强的泛化能力， VLA至少提供了一种摆脱无尽corner case的可能性！ 然而VLA并不是那么好做的，对于一个新手或者转行的同学，开展研究蛮难受的。踩了一年坑，也 不一定能有效果。这时候，峰哥给他推荐了自动驾驶之心的1v6论文辅导。 ⼀、VLA科研论文辅导课题来啦⭐ 端到端（End-to-End）自动驾驶旨在构建一个统一的智能模型，直接将传感器原始输入（如摄像头图 像）映射到车辆的驾驶控制指令（如转向、油门、刹车），从而替代传统的多模块、级联式架构 （感知、预测、规划、控制）。这一演进过程大致可分为以下几个阶段，而VLA模型的出现正是为 了解决前序阶段的瓶颈，标志着一个新范式的开启。 刹车"，而不是理解"前车减速，所以要刹车"。 泛化能力受限： 对于训练数据中未出现过的长尾 场景，模型表 ...