视觉语言模型（VLMs）因其强大的推理能力，在自动驾驶领域受到日益广泛的关注。然而，现有VLMs通常采用针对特定场景设计的离散文本思维链（Chain-of-Thought, CoT），这种表征本质上是对视觉信息的高度抽象和符号化压缩，可能导致空间-时间关系模糊以及细粒度信息丢失。自动驾驶是否更适合通过真实世界模拟与想象建模， 而非纯粹依赖符号逻辑？本文提出一种时空思维链（spatio-temporal CoT）推理方法，使模型可视化地思考。 首先VLM作为世界模型生成统一图像帧以预测未来世界状态：其中感知结果（如车道分隔线和3D检测）表征未来的空间关系，普通未来帧则表征时间演化的动态关系。 该时空思维链作为中间推理步骤，使VLM能够充当逆动力学模型，基于当前观测和未来预测进行轨迹规划。为实现VLM的视觉生成能力，提出了统一视觉生成与理解的 预训练范式，并设计渐进式生成过程增强自回归图像生成方法。大量实验结果验证了该方法的有效性，推动自动驾驶迈向视觉推理。 项目链接：https://miv-xjtu.github.io/FSDrive.github.io/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/ ...