自動駕駛中常提的VLA是個啥？

隨著自動駕駛技術落地，很多新技術或在其他領域被使用的技術也在自動駕駛行業(yè)中得到了實踐，VLA就是其中一項，尤其是隨著端到端大模型的提出，VLA在自動駕駛中的使用更加普遍。那VLA到底是個啥？它對于自動駕駛行業(yè)來說有何作用？

VLA全稱為“Vision-Language-Action”，即視覺-語言-動作模型，其核心思想是將視覺感知、語言理解與動作決策端到端融合，在一個統一的大模型中完成從環(huán)境觀察到控制指令輸出的全過程。與傳統自動駕駛系統中感知、規(guī)劃、控制模塊化分工的思路不同，VLA模型通過大規(guī)模數據驅動，實現了“圖像輸入、指令輸出”的閉環(huán)映射，有望大幅提高系統的泛化能力與場景適應性。

VLA最早由GoogleDeepMind于2023年在機器人領域提出，旨在解決“視覺-語言-動作”三者協同的智能體控制問題。DeepMind的首個VLA模型通過將視覺編碼器與語言編碼器與動作解碼器結合，實現了從攝像頭圖像和文本指令到物理動作的直接映射。這一技術不僅在機器人操作上取得了突破，也為智能駕駛場景引入了全新的端到端思路。

在自動駕駛領域，感知技術通常由雷達、激光雷達、攝像頭等多種傳感器負責感知，感知結果經過目標檢測、語義分割、軌跡預測、行為規(guī)劃等一系列模塊處理，最后由控制器下發(fā)方向盤和油門等動作指令。整個流程雖條理清晰，卻存在模塊間誤差累積、規(guī)則設計復雜且難以覆蓋所有極端場景的短板。VLA模型正是在此背景下應運而生，它舍棄了中間的手工設計算法，直接用統一的神經網絡從多模態(tài)輸入中學習最優(yōu)控制策略，從而簡化了系統架構，提高了數據利用效率。

VLA模型通常由四個關鍵模塊構成。第一是視覺編碼器，用于對攝像頭或激光雷達等傳感器采集的圖像和點云數據進行特征提取；第二是語言編碼器，通過大規(guī)模預訓練的語言模型，理解導航指令、交通規(guī)則或高層策略；第三是跨模態(tài)融合層，將視覺和語言特征進行對齊和融合，構建統一的環(huán)境理解；第四是動作解碼器或策略模塊，基于融合后的多模態(tài)表示生成具體的控制指令，如轉向角度、加減速命令等。

在視覺編碼器部分，VLA模型一般采用卷積神經網絡或視覺大模型（VisionTransformer）對原始像素進行深度特征抽?。煌瑫r，為了增強對三維場景的理解，部分研究引入三維空間編碼器，將多視角圖像或點云映射到統一的三維特征空間中。這些技術使VLA在處理復雜道路環(huán)境、行人辨識和物體追蹤上擁有較傳統方法更強的表現力。

語言編碼器則是VLA與傳統端到端駕駛模型的最大差異所在。通過接入大規(guī)模預訓練語言模型，VLA能夠理解自然語言形式的導航指令（如“前方在第二個紅綠燈右轉”）或高層安全策略（如“當檢測到行人時務必減速至5公里／小時以下”），并將這些理解融入決策過程。這種跨模態(tài)理解能力不僅提升了系統的靈活性，也為人車交互提供了新的可能。

跨模態(tài)融合層在VLA中承擔著“粘合劑”作用，它需要設計高效的對齊算法，使視覺與語言特征在同一語義空間內進行交互。一些方案利用自注意力機制（Self-Attention）實現特征間的深度融合，另一些方案則結合圖神經網絡或Transformer結構進行多模態(tài)對齊。這些方法的目標都是構建一個統一表征，以支持后續(xù)更準確的動作生成。

動作解碼器或策略模塊通常基于強化學習或監(jiān)督學習框架訓練。VLA利用融合后的多模態(tài)特征，直接預測如轉向角度、加速度和制動壓力等連續(xù)控制信號。這一過程省去了傳統方案中復雜的規(guī)則引擎和多階段優(yōu)化，使整個系統在端到端訓練中獲得了更優(yōu)的全局性能。但同時也帶來了可解釋性不足、安全驗證難度增大等挑戰(zhàn)。

VLA模型的最大優(yōu)勢在于其強大的場景泛化能力與上下文推理能力。由于模型在大規(guī)模真實或仿真數據上學習了豐富的多模態(tài)關聯，它能在復雜交叉路口、弱光環(huán)境或突發(fā)障礙物出現時，更迅速地做出合理決策。此外，融入語言理解后，VLA可以根據指令靈活調整駕駛策略，實現更自然的人機協同駕駛體驗。

國內外多家企業(yè)已開始將VLA思想應用于智能駕駛研發(fā)。DeepMind的RT-2模型在機器人控制上展示了端到端視覺-語言-動作融合的潛力，而元戎啟行公開提出的VLA模型，被其定義為“端到端2.0版本”，元戎啟行CEO周光表示“這套系統上來以后城區(qū)智駕才能真正達到好用的狀態(tài)”。智平方在機器人領域推出的GOVLA模型，也展示了全身協同與長程推理的先進能力，為未來智能駕駛提供了新的參考。

VLA雖然給自動駕駛行業(yè)提出了新的可能，但實際應用依舊面臨很多挑戰(zhàn)。首先是模型可解釋性不足，作為“黑盒子”系統，很難逐步排查在邊緣場景下的決策失誤，給安全驗證帶來難度。其次，端到端訓練對數據質量和數量要求極高，還需構建覆蓋多種交通場景的高保真仿真環(huán)境。另外，計算資源消耗大、實時性優(yōu)化難度高，也是VLA商用化必須克服的技術壁壘。

為了解決上述問題，也正在探索多種技術路徑。如有通過引入可解釋性模塊或后驗可視化工具，對決策過程進行透明化；還有利用Diffusion模型對軌跡生成進行優(yōu)化，確保控制指令的平滑性與穩(wěn)定性。同時，將VLA與傳統規(guī)則引擎或模型預測控制（MPC）結合，以混合架構提高安全冗余和系統魯棒性也成為熱門方向。

未來，隨著大模型技術、邊緣計算和車載硬件的持續(xù)進步，VLA有望在自動駕駛領域扮演更加核心的角色。它不僅能為城市復雜道路提供更智能的駕駛方案，還可擴展至車隊協同、遠程遙控及人機交互等多種應用場景。智駕最前沿以為，“視覺-語言-動作”一體化將成為自動駕駛技術的主流方向，推動智能出行進入新的“端到端2.0”時代。

VLA作為一種端到端多模態(tài)融合方案，通過將視覺、語言和動作三大要素集成到同一模型中，為自動駕駛系統帶來了更強的泛化能力和更高的交互靈活性。盡管仍需解決可解釋性、安全驗證與算力優(yōu)化等挑戰(zhàn)，但其革命性的技術框架無疑為未來智能駕駛的發(fā)展指明了方向。隨著業(yè)界不斷積累實踐經驗、優(yōu)化算法與完善安全體系，VLA有望成為自動駕駛領域的“下一代技術基石”。