芯耀
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很多从事自动驾驶的小伙伴应该对VLA这个概念已经非常熟悉了。VLA即“Visual-Language-Action”（视觉—语言—动作）模型，它的核心是将视觉信息、语言表达和动作控制这三者整合到一个统一的模型框架中。
与传统自动驾驶系统将感知、预测、规划、控制拆解为多个独立模块的做法不同，VLA可以缩短“看见什么”和“如何行动”之间的鸿沟，构建一个能直接将视觉输入和语言描述映射到具体动作或策略的模型。
这类模型通常包含视觉编码器（处理图像或点云）、语言编码器（理解文本或指令）以及一个负责输出控制量（如轨迹、转向指令）的动作策略网络。
在自动驾驶系统中引入语言，其目的并不是让车辆与人对话，而是借助“人类可理解的语义”来规范和引导模型的学习过程。利用大规模语言模型所具备的概念抽象与常识推理能力，VLA能够提升自动驾驶系统在面对复杂、模糊或罕见场景时的理解与泛化水平。VLA的突破不在于单一的视觉提升，而是以一种更接近人类认知的方式，将“环境感知”与“行为决策”紧密地联系了起来。
VLA能解决自动驾驶中的哪些具体问题？
传统感知模块只能输出如“车辆”、“行人”等物体类别标签，缺乏更高层的语义信息。对于像是行人为何停在路边？他是否有横穿马路的意图？一块写着“前方施工，减速绕行”的临时标牌代表着什么等深层指令很难被传统检测模型完全理解。
VLA能够将视觉证据与语言描述关联起来，如将一段视频帧与“行人正看向路中，可能准备过马路”这样的语句绑定，从而将单纯的物体检测升级为包含场景理解的意图推断。这种能力在处理学校区域、施工路段或突发交通管制等复杂交互场景时尤为重要。
真实道路环境中，大多数情况是常见且可预测的，对于自动驾驶汽车来说，真正的挑战来自于那些如摆放奇特的障碍物、不规范的临时标志或行为反常的道路使用者等稀少、怪异的长尾场景。
大规模语言模型可以从海量文本中学到的抽象概念和常识，通过VLA的跨模态训练迁移到视觉世界中。举个例子，有些场景可能模型根本没有见到过，但只要它在文本中反复接触过“施工区域常伴有锥桶、临时路标和工人”这类的描述，就能将零散的视觉线索组合成“施工场景”的高置信度判断，从而提前采取减速或谨慎通行策略。
自动驾驶系统需要与乘客、远程操作员或路政人员交互。传统系统对指令格式要求严格，只能执行预定义的动作集。VLA则能够理解自然的语言指令，并将其直接转化为车辆的动作或高层策略。
如果乘客说“我想在下一个出口下车，尽量靠近加油站那边”，VLA可以解析这种模糊的口语化指令，结合当前定位与地图信息，做出相应的车道选择与路径规划。这对于需要人机协同决策或远程干预的场景来说非常重要。
想让传统的纯视觉模型适应新场景，需要大量精准标注的数据。VLA则可以利用语言作为一种“额外的监督信号”，能够实现更高效的学习。语言描述能提供抽象且可迁移的规则，将这类规则与有限的视觉样本结合，模型就能举一反三，学到更广泛的行为模式。这对于将系统快速部署到新地区，或在仿真环境中通过少量标注实现能力迁移具有重要的实用价值。
黑盒模型在决策出错时难以追溯原因，这无疑会给调试和监管带来很大的困难。VLA则可以提供一层语义中间件，它将视觉线索转化为语言描述，再基于描述驱动行为。当车辆执行某个动作时，系统可以输出如“因检测到前方未封闭施工区域且有工人活动，因此选择减速并变道”的自然语言解释。这极大增强了系统的可追溯性和透明度，便于分析问题，也更容易获得监管方与用户的信任。
对于自动驾驶汽车来说，不同传感器各有优缺点，摄像头在强光或夜间可能失效，激光雷达在雨雪中对低反射物体感知不佳。VLA所依赖的大规模跨模态学习，能在语义层面实现信息互补。当视觉感知不确定时，语言先验或历史描述（如“此路段早晚常有校车停靠”）能提供有价值的参考，从而使决策策略更加稳健。这个功能并不是取代传感器的物理冗余，而是提供了一种有价值的语义冗余。
端到端学习可以直接从像素映射到控制指令，虽有泛化能力强的优点，但在安全验证和可控性上存在风险。VLA更像是一条折中路径，它保留了端到端的泛化潜力，同时又通过语言层引入了可读性与可干预性，使系统在可验证性、参数调整和人工监督方面更为友好。
实现VLA需要哪些关键技术与训练手段？
想要构建一个能上路运行的VLA系统，不能只是简单堆砌大模型，而是需要统筹考虑架构、数据、训练和部署。VLA模型架构通常包含三个核心部分，即视觉编码器、语言编码器（或一个统一的跨模态编码器）以及动作策略模块。
视觉编码器从图像或点云中提取特征，语言编码器将文本指令转换为语义向量，两者在一个共享的语义空间中进行对齐。动作策略模块则负责输出具体的控制指令（如轨迹、转向角）或高层决策（如“减速”、“变道”）。
想实现VLA模型，需要几种技术协同配合，Transformer架构是核心，像一位“信息协调官”，专门处理视觉和语言的融合；对比学习则像一位“教练”，可以确保模型能理解图片和文字描述的是同一回事；行为克隆和强化学习则负责“训练”策略网络，让VLA学会如何做出正确的驾驶动作。
要让VLA模型同时掌握可靠的视觉语义和语言常识，训练集必须包含视觉数据、对应的语言描述以及与之匹配的动作轨迹或决策标签，这类数据的标注成本极高。对此，可采用混合数据源策略，也就是以精准标注的真实路采数据为核心，用仿真技术生成大量多样场景，并辅以互联网上丰富的图文资料作为补充。
还有一种提升数据效率的方法是采用自监督或对比学习，如让模型自行预测接下来的车辆动作或场景描述，从而让模型从已有数据中主动学习规律，实现“花小钱办大事”的训练效果。
在训练策略上，VLA应采用分阶段训练。首先要做的时进行视觉-语言对齐的预训练，让模型学会建立图像与文本的联系。接着就是要进行行为监督训练，如通过模仿学习或离线强化学习，让模型学习驾驶策略。最后就是要针对具体的驾驶任务进行微调。在安全关键的应用中，还必须引入约束优化或独立的安全层，确保模型的输出行为始终在安全边界内，即使它提出了一个激进的建议，系统也能够予以否决。
大模型所需的庞大算力与车载硬件有限的资源之间其实存在天然矛盾，必须对模型进行精简（压缩与量化），并采用分层的部署方案。对于这个问题，可以将计算最密集的语言理解和复杂推理任务放在云端或边缘服务器完成，而在车端只运行一个轻量化的推理引擎，并配以保障实时安全的安全监控模块。系统还需具备动态调度的能力，在网络良好时借助“云脑”，一旦断网则能无缝切换至本地的传统控制栈，确保基础功能安全。
VLA模型在提升可解释性的同时，也可能将学到的语言常识“生搬硬套”到不恰当的视觉场景中，或者对含义模糊甚至带有恶意的指令做出误判。为了提前暴露并防范这类风险，在测试阶段就要设计极具针对性的场景，如可以专门检验模型在面对非常规指令时的表现，以及在不同地区文化背景下其语义理解是否可以保持一致。
在这个过程中，高精度的仿真平台作用就非常关键，它能高效、安全地大量去模拟现实中罕见的长尾场景，从而系统性地验证模型行为的可靠性，并可以精准定位其失效的边界。
想将VLA应用到车辆中，对VLA模型的要求不能是表现良好就可以了，而是要在极端或失效场景下具备清晰的应对方案。因此，VLA系统不能独立运行，而要与传统且经过严格认证的安全监控模块（如自动紧急制动、硬件限速器等）协同工作。语言模块可以负责提供决策解释和行为建议，但车辆的最终控制权，尤其是涉及安全的执行指令，必须始终在功能安全体系的严格监管之下执行。
最后的话
VLA是为自动驾驶系统嵌入一个“语义智能层”，它通过连接视觉与语言，赋予了车辆理解复杂场景和人类意图的关键能力。但它的并不能替代传统架构，而应与之协同，VLA作为创新的认知大脑，可以负责处理不确定性和长尾问题，而经过严格认证的传统控制系统则可以作为安全基座，确保最终执行的万无一失。这种智能与安全共生的混合架构，才是实现自动驾驶稳步向前演进的务实路径。
