與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制拆解為多個(gè)獨(dú)立模塊的做法不同，VLA可以縮短“看見什么”和“如何行動(dòng)”之間的鴻溝，構(gòu)建一個(gè)能直接將視覺輸入和語(yǔ)言描述映射到具體動(dòng)作或策略的模型。

　　這類模型通常包含視覺編碼器(處理圖像或點(diǎn)云)、語(yǔ)言編碼器(理解文本或指令)以及一個(gè)負(fù)責(zé)輸出控制量(如軌跡、轉(zhuǎn)向指令)的動(dòng)作策略網(wǎng)絡(luò)。

　　在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中引入語(yǔ)言，其目的并不是讓車輛與人對(duì)話，而是借助“人類可理解的語(yǔ)義”來(lái)規(guī)范和引導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程。利用大規(guī)模語(yǔ)言模型所具備的概念抽象與常識(shí)推理能力，VLA能夠提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜、模糊或罕見場(chǎng)景時(shí)的理解與泛化水平。VLA的突破不在于單一的視覺提升，而是以一種更接近人類認(rèn)知的方式，將“環(huán)境感知”與“行為決策”緊密地聯(lián)系了起來(lái)。

　　VLA能解決自動(dòng)駕駛中的哪些具體問(wèn)題?

　　傳統(tǒng)感知模塊只能輸出如“車輛”、“行人”等物體類別標(biāo)簽，缺乏更高層的語(yǔ)義信息。對(duì)于像是行人為何停在路邊?他是否有橫穿馬路的意圖?一塊寫著“前方施工，減速繞行”的臨時(shí)標(biāo)牌代表著什么等深層指令很難被傳統(tǒng)檢測(cè)模型完全理解。

　　VLA能夠?qū)⒁曈X證據(jù)與語(yǔ)言描述關(guān)聯(lián)起來(lái)，如將一段視頻幀與“行人正看向路中，可能準(zhǔn)備過(guò)馬路”這樣的語(yǔ)句綁定，從而將單純的物體檢測(cè)升級(jí)為包含場(chǎng)景理解的意圖推斷。這種能力在處理學(xué)校區(qū)域、施工路段或突發(fā)交通管制等復(fù)雜交互場(chǎng)景時(shí)尤為重要。

　　真實(shí)道路環(huán)境中，大多數(shù)情況是常見且可預(yù)測(cè)的，對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，真正的挑戰(zhàn)來(lái)自于那些如擺放奇特的障礙物、不規(guī)范的臨時(shí)標(biāo)志或行為反常的道路使用者等稀少、怪異的長(zhǎng)尾場(chǎng)景。

　　大規(guī)模語(yǔ)言模型可以從海量文本中學(xué)到的抽象概念和常識(shí)，通過(guò)VLA的跨模態(tài)訓(xùn)練遷移到視覺世界中。舉個(gè)例子，有些場(chǎng)景可能模型根本沒有見到過(guò)，但只要它在文本中反復(fù)接觸過(guò)“施工區(qū)域常伴有錐桶、臨時(shí)路標(biāo)和工人”這類的描述，就能將零散的視覺線索組合成“施工場(chǎng)景”的高置信度判斷，從而提前采取減速或謹(jǐn)慎通行策略。

　　自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要與乘客、遠(yuǎn)程操作員或路政人員交互。傳統(tǒng)系統(tǒng)對(duì)指令格式要求嚴(yán)格，只能執(zhí)行預(yù)定義的動(dòng)作集。VLA則能夠理解自然的語(yǔ)言指令，并將其直接轉(zhuǎn)化為車輛的動(dòng)作或高層策略。

　　如果乘客說(shuō)“我想在下一個(gè)出口下車，盡量靠近加油站那邊”，VLA可以解析這種模糊的口語(yǔ)化指令，結(jié)合當(dāng)前定位與地圖信息，做出相應(yīng)的車道選擇與路徑規(guī)劃。這對(duì)于需要人機(jī)協(xié)同決策或遠(yuǎn)程干預(yù)的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)非常重要。

　　想讓傳統(tǒng)的純視覺模型適應(yīng)新場(chǎng)景，需要大量精準(zhǔn)標(biāo)注的數(shù)據(jù)。VLA則可以利用語(yǔ)言作為一種“額外的監(jiān)督信號(hào)”，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的學(xué)習(xí)。語(yǔ)言描述能提供抽象且可遷移的規(guī)則，將這類規(guī)則與有限的視覺樣本結(jié)合，模型就能舉一反三，學(xué)到更廣泛的行為模式。這對(duì)于將系統(tǒng)快速部署到新地區(qū)，或在仿真環(huán)境中通過(guò)少量標(biāo)注實(shí)現(xiàn)能力遷移具有重要的實(shí)用價(jià)值。

　　黑盒模型在決策出錯(cuò)時(shí)難以追溯原因，這無(wú)疑會(huì)給調(diào)試和監(jiān)管帶來(lái)很大的困難。VLA則可以提供一層語(yǔ)義中間件，它將視覺線索轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言描述，再基于描述驅(qū)動(dòng)行為。當(dāng)車輛執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作時(shí)，系統(tǒng)可以輸出如“因檢測(cè)到前方未封閉施工區(qū)域且有工人活動(dòng)，因此選擇減速并變道”的自然語(yǔ)言解釋。這極大增強(qiáng)了系統(tǒng)的可追溯性和透明度，便于分析問(wèn)題，也更容易獲得監(jiān)管方與用戶的信任。

　　對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，不同傳感器各有優(yōu)缺點(diǎn)，攝像頭在強(qiáng)光或夜間可能失效，激光雷達(dá)在雨雪中對(duì)低反射物體感知不佳。VLA所依賴的大規(guī)模跨模態(tài)學(xué)習(xí)，能在語(yǔ)義層面實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ)。當(dāng)視覺感知不確定時(shí)，語(yǔ)言先驗(yàn)或歷史描述(如“此路段早晚常有校車停靠”)能提供有價(jià)值的參考，從而使決策策略更加穩(wěn)健。這個(gè)功能并不是取代傳感器的物理冗余，而是提供了一種有價(jià)值的語(yǔ)義冗余。

　　端到端學(xué)習(xí)可以直接從像素映射到控制指令，雖有泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但在安全驗(yàn)證和可控性上存在風(fēng)險(xiǎn)。VLA更像是一條折中路徑，它保留了端到端的泛化潛力，同時(shí)又通過(guò)語(yǔ)言層引入了可讀性與可干預(yù)性，使系統(tǒng)在可驗(yàn)證性、參數(shù)調(diào)整和人工監(jiān)督方面更為友好。

　　實(shí)現(xiàn)VLA需要哪些關(guān)鍵技術(shù)與訓(xùn)練手段?

　　想要構(gòu)建一個(gè)能上路運(yùn)行的VLA系統(tǒng)，不能只是簡(jiǎn)單堆砌大模型，而是需要統(tǒng)籌考慮架構(gòu)、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和部署。VLA模型架構(gòu)通常包含三個(gè)核心部分，即視覺編碼器、語(yǔ)言編碼器(或一個(gè)統(tǒng)一的跨模態(tài)編碼器)以及動(dòng)作策略模塊。

　　視覺編碼器從圖像或點(diǎn)云中提取特征，語(yǔ)言編碼器將文本指令轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義向量，兩者在一個(gè)共享的語(yǔ)義空間中進(jìn)行對(duì)齊。動(dòng)作策略模塊則負(fù)責(zé)輸出具體的控制指令(如軌跡、轉(zhuǎn)向角)或高層決策(如“減速”、“變道”)。

　　想實(shí)現(xiàn)VLA模型，需要幾種技術(shù)協(xié)同配合，Transformer架構(gòu)是核心，像一位“信息協(xié)調(diào)官”，專門處理視覺和語(yǔ)言的融合;對(duì)比學(xué)習(xí)則像一位“教練”，可以確保模型能理解圖片和文字描述的是同一回事;行為克隆和強(qiáng)化學(xué)習(xí)則負(fù)責(zé)“訓(xùn)練”策略網(wǎng)絡(luò)，讓VLA學(xué)會(huì)如何做出正確的駕駛動(dòng)作。

　　要讓VLA模型同時(shí)掌握可靠的視覺語(yǔ)義和語(yǔ)言常識(shí)，訓(xùn)練集必須包含視覺數(shù)據(jù)、對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言描述以及與之匹配的動(dòng)作軌跡或決策標(biāo)簽，這類數(shù)據(jù)的標(biāo)注成本極高。對(duì)此，可采用混合數(shù)據(jù)源策略，也就是以精準(zhǔn)標(biāo)注的真實(shí)路采數(shù)據(jù)為核心，用仿真技術(shù)生成大量多樣場(chǎng)景，并輔以互聯(lián)網(wǎng)上豐富的圖文資料作為補(bǔ)充。

　　還有一種提升數(shù)據(jù)效率的方法是采用自監(jiān)督或?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)，如讓模型自行預(yù)測(cè)接下來(lái)的車輛動(dòng)作或場(chǎng)景描述，從而讓模型從已有數(shù)據(jù)中主動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)“花小錢辦大事”的訓(xùn)練效果。

　　在訓(xùn)練策略上，VLA應(yīng)采用分階段訓(xùn)練。首先要做的時(shí)進(jìn)行視覺-語(yǔ)言對(duì)齊的預(yù)訓(xùn)練，讓模型學(xué)會(huì)建立圖像與文本的聯(lián)系。接著就是要進(jìn)行行為監(jiān)督訓(xùn)練，如通過(guò)模仿學(xué)習(xí)或離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓模型學(xué)習(xí)駕駛策略。最后就是要針對(duì)具體的駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行微調(diào)。在安全關(guān)鍵的應(yīng)用中，還必須引入約束優(yōu)化或獨(dú)立的安全層，確保模型的輸出行為始終在安全邊界內(nèi)，即使它提出了一個(gè)激進(jìn)的建議，系統(tǒng)也能夠予以否決。

　　大模型所需的龐大算力與車載硬件有限的資源之間其實(shí)存在天然矛盾，必須對(duì)模型進(jìn)行精簡(jiǎn)(壓縮與量化)，并采用分層的部署方案。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，可以將計(jì)算最密集的語(yǔ)言理解和復(fù)雜推理任務(wù)放在云端或邊緣服務(wù)器完成，而在車端只運(yùn)行一個(gè)輕量化的推理引擎，并配以保障實(shí)時(shí)安全的安全監(jiān)控模塊。系統(tǒng)還需具備動(dòng)態(tài)調(diào)度的能力，在網(wǎng)絡(luò)良好時(shí)借助“云腦”，一旦斷網(wǎng)則能無(wú)縫切換至本地的傳統(tǒng)控制棧，確?；A(chǔ)功能安全。

　　VLA模型在提升可解釋性的同時(shí)，也可能將學(xué)到的語(yǔ)言常識(shí)“生搬硬套”到不恰當(dāng)?shù)囊曈X場(chǎng)景中，或者對(duì)含義模糊甚至帶有惡意的指令做出誤判。為了提前暴露并防范這類風(fēng)險(xiǎn)，在測(cè)試階段就要設(shè)計(jì)極具針對(duì)性的場(chǎng)景，如可以專門檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诿鎸?duì)非常規(guī)指令時(shí)的表現(xiàn)，以及在不同地區(qū)文化背景下其語(yǔ)義理解是否可以保持一致。

　　在這個(gè)過(guò)程中，高精度的仿真平臺(tái)作用就非常關(guān)鍵，它能高效、安全地大量去模擬現(xiàn)實(shí)中罕見的長(zhǎng)尾場(chǎng)景，從而系統(tǒng)性地驗(yàn)證模型行為的可靠性，并可以精準(zhǔn)定位其失效的邊界。

　　想將VLA應(yīng)用到車輛中，對(duì)VLA模型的要求不能是表現(xiàn)良好就可以了，而是要在極端或失效場(chǎng)景下具備清晰的應(yīng)對(duì)方案。因此，VLA系統(tǒng)不能獨(dú)立運(yùn)行，而要與傳統(tǒng)且經(jīng)過(guò)嚴(yán)格認(rèn)證的安全監(jiān)控模塊(如自動(dòng)緊急制動(dòng)、硬件限速器等)協(xié)同工作。語(yǔ)言模塊可以負(fù)責(zé)提供決策解釋和行為建議，但車輛的最終控制權(quán)，尤其是涉及安全的執(zhí)行指令，必須始終在功能安全體系的嚴(yán)格監(jiān)管之下執(zhí)行。