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輔助駕駛技術正從基于規則和模塊化的傳統范式，邁向由視覺語言模型（VLM）和視覺-語言-動作模型（VLA）驅動的新階段。

● VLM作為車輛的“認知核心”，通過統一處理多模態感知數據和自然語言信息，使車輛能夠理解復雜的交通場景、遵守抽象的交通規則并響應人類指令。

● VLA則在VLM的理解基礎上，深度融合感知、理解與車輛控制，實現端到端、擬人化的駕駛行為。

01

從VLM到VLA

傳統的自動駕駛依賴精確的環境建模和規則編程，難以應對現實世界的復雜性與模糊性。

視覺語言模型（VLM）旨在解決這一問題，構建車輛的“認知核心”。

VLM的關鍵在于能夠統一處理來自攝像頭、激光雷達等傳感器的感知數據，以及交通規則文本、導航信息、自然語言指令等語言數據。通過強大的模型架構，VLM能將這些異構信息編碼到共同的特征空間，實現跨模態的關聯與推理。

這使得車輛不僅僅是識別障礙物，更能理解場景的深層含義，例如識別特定標志牌并結合交通法規判斷當前行為是否合法，或理解用戶“靠邊停車”的語音指令并規劃執行。

● VLM的應用廣泛，例如：

◎ 場景語義解析： 識別并理解“潮汐車道”、“施工繞行”等復雜交通語境，生成符合規則的駕駛決策。

◎ 智能人車交互： 理解自然語言指令（如“切換駕駛模式”），或識別視覺興趣點（如充電樁）并與之關聯。

◎ 高階安全判斷： 分析復雜場景（如無保護左轉）下潛在風險，輔助決策。

實現這些能力需要強大的計算支持，VLM的出現，讓自動駕駛系統從“看清”邁向“看懂”，是實現更高層級自主性的前提。理解世界僅僅是第一步，將理解轉化為恰當的行動是自動駕駛的最終目標。

視覺-語言-動作模型（VLA）正是負責這一轉化過程，實現從感知、理解到車輛控制的端到端連接。VLA將來自VLM或其他感知模塊的環境理解，與車輛的轉向、加速、制動等控制指令深度耦合，學習直接從輸入到輸出的映射。

它形成了一個端到端（End-to-End）的閉環：接收感知和語言輸入，內部進行決策，直接輸出控制信號。這種模式簡化了傳統系統的復雜層級，有望提升系統整體響應速度和魯棒性。

采用Diffusion模型生成駕駛軌跡，并結合ODE采樣器優化規劃過程，顯著提升了軌跡生成質量和復雜路況下的博弈能力，這代表了VLA在行為生成層面的重要進展。

VLM和VLA并非孤立工作，而是緊密協同， VLM理解場景、規則和指令，為VLA提供宏觀的駕駛意圖和策略指導（例如：根據導航規劃變道、識別危險需避讓）。 

VLA根據VLM的指導和實時的感知信息，生成并執行精確的車輛軌跡和控制動作。VLA的執行結果（成功或失敗）可作為反饋，反向優化VLM對場景的理解和決策邏輯，形成持續學習的閉環。

02

VLA+英偉達Thor，

“空間智能體”

在導入VLA的狀態中，理想汽車是很快的。MindVLA（視覺-語言-行動模型）開始向融合空間智能、語言智能和行為智能的物理人工智能邁進。

圍繞3D空間理解、高效模型架構、增強邏輯推理、優化軌跡生成、高精度仿真以及卓越泛化能力，讓車輛具備感知、思考和自主行動的能力。

● 3D高斯（3D Gaussian）作為核心中間表征，這是其空間智能的基礎。

與傳統的點云或體素表示相比，3D高斯能同時捕捉物體的幾何形狀和外觀信息，具有更強的語義表達能力和多粒度、多尺度的幾何表達靈活性。這使得系統能更全面、高效地感知和理解復雜的3D環境。

結合海量數據上的自監督學習，系統能自動從無標注數據中提取有效的3D特征，大幅提升環境感知的精度和效率，為后續決策奠定堅實基礎。

為了在計算資源有限的車端環境運行大規模模型，采用了MoE（Mixture of Experts）架構并引入稀疏注意力（Sparse Attention）。

MoE允許模型在擁有龐大參數量的同時，針對特定輸入只激活部分“專家”網絡，實現計算的稀疏化，從而在不犧牲模型規模的前提下，維持較高的端側推理效率。

● 邏輯推理能力是提升的核心，通過訓練LLM基座模型學習人類思考模式，并有機結合**“快思考”（實時響應）和“慢思考”（深度推理），模型能根據不同駕駛情境靈活切換決策模式，提升決策的安全性和合理性。

同時，為了最大化利用NVIDIA Drive AGX算力，小詞表、投機推理和并行解碼等技術，結合英偉達的推理優化，實現了高達7倍的推理效率提升，確保復雜推理也能滿足實時性要求。

● 擴散模型（Diffusion Model）優化駕駛軌跡，以生成高質量復雜數據聞名，應用于軌跡生成有望生成更平滑、更自然、更具博弈性的駕駛路徑。通過自車行為生成與他車軌跡預測的聯合建模，系統能更好地預測交通參與者的行為并進行合理應對。

通過構建人類偏好數據集并引入RLHF（基于人類反饋的強化學習）微調，能更好地對齊人類駕駛習慣，顯著提升復雜和極端場景下的安全底線。

NVIDIA Drive AGX平臺和生態的支撐，在世界模型、NRE、模型訓練加速以及端側優化部署等領域的技術進展。

小結在2025年，我們看到VLA通過3D高斯表征、MoE架構和Diffusion模型，實現了高效的空間理解、邏輯推理和軌跡生成，英偉達的Thor芯片、NVIDIA Cosmos世界模型和NRE引擎為VLA提供了強大的算力支持和仿真環境，加速了技術從實驗室到量產的轉化。

       原文標題 : 輔助駕駛從VLM與VLA：2025年下半年的核心轉變