VLA能解決自動駕駛中的哪些問題？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]很多從事自動駕駛的小伙伴應該對VLA這個概念已經非常熟悉了。VLA即“Visual-Language-Action”（視覺—語言—動作）模型，它的核心是將視覺信息、語言表達和動作控制這三者整合到一個統一的模型框架中。

與傳統自動駕駛系統將感知、預測、規劃、控制拆解為多個獨立模塊的做法不同，VLA可以縮短“看見什么”和“如何行動”之間的鴻溝，構建一個能直接將視覺輸入和語言描述映射到具體動作或策略的模型。

這類模型通常包含視覺編碼器（處理圖像或點云）、語言編碼器（理解文本或指令）以及一個負責輸出控制量（如軌跡、轉向指令）的動作策略網絡。

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在自動駕駛系統中引入語言，其目的并不是讓車輛與人對話，而是借助“人類可理解的語義”來規范和引導模型的學習過程。利用大規模語言模型所具備的概念抽象與常識推理能力，VLA能夠提升自動駕駛系統在面對復雜、模糊或罕見場景時的理解與泛化水平。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知的方式，將“環境感知”與“行為決策”緊密地聯系了起來。

VLA能解決自動駕駛中的哪些具體問題？

傳統感知模塊只能輸出如“車輛”、“行人”等物體類別標簽，缺乏更高層的語義信息。對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”的臨時標牌代表著什么等深層指令很難被傳統檢測模型完全理解。

VLA能夠將視覺證據與語言描述關聯起來，如將一段視頻幀與“行人正看向路中，可能準備過馬路”這樣的語句綁定，從而將單純的物體檢測升級為包含場景理解的意圖推斷。這種能力在處理學校區域、施工路段或突發交通管制等復雜交互場景時尤為重要。

真實道路環境中，大多數情況是常見且可預測的，對于自動駕駛汽車來說，真正的挑戰來自于那些如擺放奇特的障礙物、不規范的臨時標志或行為反常的道路使用者等稀少、怪異的長尾場景。

大規模語言模型可以從海量文本中學到的抽象概念和常識，通過VLA的跨模態訓練遷移到視覺世界中。舉個例子，有些場景可能模型根本沒有見到過，但只要它在文本中反復接觸過“施工區域常伴有錐桶、臨時路標和工人”這類的描述，就能將零散的視覺線索組合成“施工場景”的高置信度判斷，從而提前采取減速或謹慎通行策略。

自動駕駛系統需要與乘客、遠程操作員或路政人員交互。傳統系統對指令格式要求嚴格，只能執行預定義的動作集。VLA則能夠理解自然的語言指令，并將其直接轉化為車輛的動作或高層策略。

如果乘客說“我想在下一個出口下車，盡量靠近加油站那邊”，VLA可以解析這種模糊的口語化指令，結合當前定位與地圖信息，做出相應的車道選擇與路徑規劃。這對于需要人機協同決策或遠程干預的場景來說非常重要。

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想讓傳統的純視覺模型適應新場景，需要大量精準標注的數據。VLA則可以利用語言作為一種“額外的監督信號”，能夠實現更高效的學習。語言描述能提供抽象且可遷移的規則，將這類規則與有限的視覺樣本結合，模型就能舉一反三，學到更廣泛的行為模式。這對于將系統快速部署到新地區，或在仿真環境中通過少量標注實現能力遷移具有重要的實用價值。

黑盒模型在決策出錯時難以追溯原因，這無疑會給調試和監管帶來很大的困難。VLA則可以提供一層語義中間件，它將視覺線索轉化為語言描述，再基于描述驅動行為。當車輛執行某個動作時，系統可以輸出如“因檢測到前方未封閉施工區域且有工人活動，因此選擇減速并變道”的自然語言解釋。這極大增強了系統的可追溯性和透明度，便于分析問題，也更容易獲得監管方與用戶的信任。

對于自動駕駛汽車來說，不同傳感器各有優缺點，攝像頭在強光或夜間可能失效，激光雷達在雨雪中對低反射物體感知不佳。VLA所依賴的大規模跨模態學習，能在語義層面實現信息互補。當視覺感知不確定時，語言先驗或歷史描述（如“此路段早晚常有校車停靠”）能提供有價值的參考，從而使決策策略更加穩健。這個功能并不是取代傳感器的物理冗余，而是提供了一種有價值的語義冗余。

端到端學習可以直接從像素映射到控制指令，雖有泛化能力強的優點，但在安全驗證和可控性上存在風險。VLA更像是一條折中路徑，它保留了端到端的泛化潛力，同時又通過語言層引入了可讀性與可干預性，使系統在可驗證性、參數調整和人工監督方面更為友好。

實現VLA需要哪些關鍵技術與訓練手段？

想要構建一個能上路運行的VLA系統，不能只是簡單堆砌大模型，而是需要統籌考慮架構、數據、訓練和部署。VLA模型架構通常包含三個核心部分，即視覺編碼器、語言編碼器（或一個統一的跨模態編碼器）以及動作策略模塊。

視覺編碼器從圖像或點云中提取特征，語言編碼器將文本指令轉換為語義向量，兩者在一個共享的語義空間中進行對齊。動作策略模塊則負責輸出具體的控制指令（如軌跡、轉向角）或高層決策（如“減速”、“變道”）。

想實現VLA模型，需要幾種技術協同配合，Transformer架構是核心，像一位“信息協調官”，專門處理視覺和語言的融合；對比學習則像一位“教練”，可以確保模型能理解圖片和文字描述的是同一回事；行為克隆和強化學習則負責“訓練”策略網絡，讓VLA學會如何做出正確的駕駛動作。

要讓VLA模型同時掌握可靠的視覺語義和語言常識，訓練集必須包含視覺數據、對應的語言描述以及與之匹配的動作軌跡或決策標簽，這類數據的標注成本極高。對此，可采用混合數據源策略，也就是以精準標注的真實路采數據為核心，用仿真技術生成大量多樣場景，并輔以互聯網上豐富的圖文資料作為補充。

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還有一種提升數據效率的方法是采用自監督或對比學習，如讓模型自行預測接下來的車輛動作或場景描述，從而讓模型從已有數據中主動學習規律，實現“花小錢辦大事”的訓練效果。

在訓練策略上，VLA應采用分階段訓練。首先要做的時進行視覺-語言對齊的預訓練，讓模型學會建立圖像與文本的聯系。接著就是要進行行為監督訓練，如通過模仿學習或離線強化學習，讓模型學習駕駛策略。最后就是要針對具體的駕駛任務進行微調。在安全關鍵的應用中，還必須引入約束優化或獨立的安全層，確保模型的輸出行為始終在安全邊界內，即使它提出了一個激進的建議，系統也能夠予以否決。

大模型所需的龐大算力與車載硬件有限的資源之間其實存在天然矛盾，必須對模型進行精簡（壓縮與量化），并采用分層的部署方案。對于這個問題，可以將計算最密集的語言理解和復雜推理任務放在云端或邊緣服務器完成，而在車端只運行一個輕量化的推理引擎，并配以保障實時安全的安全監控模塊。系統還需具備動態調度的能力，在網絡良好時借助“云腦”，一旦斷網則能無縫切換至本地的傳統控制棧，確保基礎功能安全。

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VLA模型在提升可解釋性的同時，也可能將學到的語言常識“生搬硬套”到不恰當的視覺場景中，或者對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險，在測試階段就要設計極具針對性的場景，如可以專門檢驗模型在面對非常規指令時的表現，以及在不同地區文化背景下其語義理解是否可以保持一致。

在這個過程中，高精度的仿真平臺作用就非常關鍵，它能高效、安全地大量去模擬現實中罕見的長尾場景，從而系統性地驗證模型行為的可靠性，并可以精準定位其失效的邊界。

想將VLA應用到車輛中，對VLA模型的要求不能是表現良好就可以了，而是要在極端或失效場景下具備清晰的應對方案。因此，VLA系統不能獨立運行，而要與傳統且經過嚴格認證的安全監控模塊（如自動緊急制動、硬件限速器等）協同工作。語言模塊可以負責提供決策解釋和行為建議，但車輛的最終控制權，尤其是涉及安全的執行指令，必須始終在功能安全體系的嚴格監管之下執行。

最后的話

VLA是為自動駕駛系統嵌入一個“語義智能層”，它通過連接視覺與語言，賦予了車輛理解復雜場景和人類意圖的關鍵能力。但它的并不能替代傳統架構，而應與之協同，VLA作為創新的認知大腦，可以負責處理不確定性和長尾問題，而經過嚴格認證的傳統控制系統則可以作為安全基座，確保最終執行的萬無一失。這種智能與安全共生的混合架構，才是實現自動駕駛穩步向前演進的務實路徑。