来源 | 深蓝AI 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读 人类在公路上驾驶车辆的时候往往会这样思考： 先扫一眼整体路况——有没有学校、施工、突然滚到路中央的足球；再决定是变道还是减速；最后才打 方向、踩刹车。短短几秒，人脑完成了"策略–战术–操作"三层级联推理，而今天的端到端自动驾驶却大多只会"直接吐轨迹"，既解释不了自己为什么这 么做，也应付不了没见过的新场景。 为了弥补这一差距， 上海科技大学 & 香港中文大学 的 最新工作 ReAL-AD 把「 人类式思考 」搬进了 自动驾驶决策模型之中 。 它 一种推理增强学习框 架，基于三层人类认知模型（驾驶策略、驾驶决策和驾驶操作）来构建自动驾驶中的决策过程，并引入视觉-语言模型（VLMs）以增强环境感知和结构化推 理能力。 简单来说，它会让 VLM担任"副驾驶"，先把画面翻译成"看到足球→可能有小孩→需减速避让"的高维策略，再细化为"保持车道、减速 20%"的战 术命令，最终由分层解码器输出平滑轨迹。 下 ...