文章核心观点 - 阿里通义最新的Qwen3-VL多模态大模型在自动驾驶场景的实测中表现卓越，展现出强大的通用视觉语言基础能力，能够在未经专门自动驾驶指令微调的情况下，对复杂交通场景做出合理、连贯且带有安全意识的判断，这为通用视觉语言模型在垂直领域落地提供了更多可能性 [2][82] 场景理解和空间推理 - 模型能够准确描述图片中的场景，包括天气状况、道路类型以及是否存在行人或车辆等基础感知任务 [7][8][9][10][14][16][17] - 模型具备深度的空间推理能力，能够判断距离自车最近的车辆、前方车辆的移动状态、旁边车辆的变道意图、前方车辆的数量与位置、自车所在车道以及车道线数量 [20][21][24] - 模型能够识别交通信号灯及其颜色 [25] 行为决策和因果推理 - 模型能够基于当前情况，为自车提供加速、减速或保持速度的行为决策建议 [28] - 模型能够识别图像中最大的潜在危险 [29] - 模型能够准确识别并解释多个交通标志（如黄色弯道警告标志、绿色ETC指示标志、F200里程牌），并说明相应的应对措施，强调安全驾驶原则 [30][31][32][33] - 模型能够判断在特定场景下是否应该变道并解释原因 [35] - 模型能够根据交通参与者的动态状态、距离和潜在风险，对其危险程度进行从高到低的排序 [37][39][40][41][42] - 模型能够解释旁边车辆“闪灯”的现象，指出其实际是夜间正常开启的大灯，并分析了可能的误解来源 [43][44][45][46] - 模型能够针对安全超车提供详细指导，但在实测的特定夜间场景中，基于对向来车、能见度低、道路条件等因素，强烈不建议尝试超车 [47][48][49] 时序理解与动态变化 - 模型能够分析多帧图像序列，判断前方车辆的相对速度是在增加还是减少，并结合交通场景（如出现拥堵排队）进行逻辑推断 [51][52][53][54][55][56] - 模型能够解释交通流从畅通到拥堵的演变过程，阐述其典型阶段，并分析最初可能引发拥堵的局部扰动事件（如前方车辆突发减速、道路瓶颈、外部干扰） [57][58][59][60] - 基于对拥堵场景的分析，模型明确指出在车辆紧密排队、道路条件禁止的情况下，超车极不安全，并列举了核心风险点 [61][62][63][64][65][66] - 在动态场景中，模型能判断哪个交通参与者的行为最危险 [69] - 模型能够模拟复杂突发事件的演变过程，例如旁边停靠车辆突然爆胎后，在隧道场景中可能引发的一系列连锁反应 [71][72][73][74][75] 测试亮点与总结 - Qwen3-VL展现了精准的场景理解、深度的空间推理、动态行为预测、突出的安全意识以及多帧时序理解等多项能力 [81] - 该模型的表现显示出，未来基于通用大模型的自动驾驶系统可能通过“常识推理+多模态理解”的方式，实现更高效、泛化和可信的驾驶决策，减少对海量场景数据反复打磨的依赖 [82]