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 今天自动驾驶之心为大家分享 北京大学，小鹏汽车 最新的工作！ FastDriveVLA：对抗性视觉token剪枝，50%压缩率下性能保持 97.3%！ 如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与 技术交流群加入 ，也欢迎添加小助理微信AIDriver005 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文链接：https://www.arxiv.org/pdf/2507.23318 不过，VLM/VLA 模型通常将输入图像编码为大量视觉，会带来高昂的计算开销与推理延迟，在车载芯片上实际部署时有着较高的时延压力。为缓解这一问题，现 有研究主要从两个方向进行视觉 token 剪枝： 1. 注意力机制导向方法 依据文本 token 与视觉 token 之间的注意力权重进行筛选。但是因为驾驶任务中的文本指令往往固定且简短，提供的监督信息有限，导致剪枝效果不佳。 2. 相似度导向方法 论文作者 | Jiajun Cao等 编辑 | 自动驾驶之心 写在前面 && 笔者理解 近年来，端到端自动 ...