芯耀
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VLM，即视觉语言模型，简单理解下，其就是把“看见的东西”和“说出来的话”放在同一个脑子里理解的模型。我们平时把相机拍到的画面交给视觉模型去做检测、分割、深度估计这些任务，语音或文本交给语言模型去处理。
VLM则是把视觉信号和语言信号放一起训练，使其可以把画面用语言来描述，也能把一句话转化成对画面的关注点和推理。对于自动驾驶来说，这种能力并不只是多了一套“能说话”的模型，而是在很多复杂场景里，它能把单纯的像素识别提升为语义理解。VLM能告诉汽车的不仅是“前面有个物体”，还能明确“这个物体的行为和上下文意味着什么、会不会带来危险”。这种语义层面的理解，对决策端的稳健性和可解释性都很关键。
VLM在自动驾驶里能真正解决的几类问题
把VLM放到车上，它能直接改善的第一个问题是对“非常规、临时或不标准信息”的识别和解释能力。日常道路场景里常见的标志和信号很多，但真正让自动驾驶头疼的是那些如临时施工、非标准路牌、交警指挥、地面临时标线、搬运堆放的障碍物等不按套路出现的东西。
传统的目标检测网络能把这些检测为“物体”或“分类难以识别”的异常，但无法做出这是施工区、要减速并改道的结论。VLM则是把视觉证据和语言先验（比如交通规则、施工常见表现、手势含义）结合起来做推理，使其在面对这种长尾场景时，可以更容易地给出合理的语义判断，从而指导后续决策。
VLM能改善的第二个问题是人机交互与自然语言导航的落地。现在的车机语音大多是命令式的“导航到A点”或“下一出口右转”，当用户用更口语、更复杂的描述方式时，传统系统无法把语言和实时视觉上下文联系起来。
VLM就能把司机或乘客的自然语言指令和车载摄像头看到的场景对齐，理解这句话在当前路况下是什么意思，比如把“这条路前面经常堵，能不能走靠右那条出口再掉头”的模糊表达转成具体的可执行策略。这样一来，用户和自动驾驶系统之间的沟通就能更加自然，驾驶体验也会更友好。
VLM还能提升小目标和潜在危险的识别能力。交通环境中很多致险源并不是清晰的、尺寸很大的对象，而是小而不显眼的障碍物、站在路边的骑车人突然靠近车道、或者有物体在远处活动等边缘场景。
VLM的优势在于，它不只是判断有没有看到某个物体，而是能把视觉中一些并不显眼的线索，与语言层面的场景经验和上下文结合起来一起推断。比如在路面上检测到零散的撒落物时，单纯从目标检测置信度来看，这些物体可能尺寸小、形态不规则，很容易被判定为风险不高的场景。
但VLM可以进一步引入语义层面的判断，把“路面有散落物”和“这些物体在短时间内可能被前车卷起、对后车造成二次风险”联系起来，从而把场景理解为潜在危险状态。这样一来，自动驾驶系统生成的策略就会更谨慎，而不是只根据检测分数高低来决定是否需要减速或避让。
VLM还可以为自动驾驶系统提供可解释的“说话能力”。在事故回溯、决策审查、或是向乘客解释行为时，VLM可以把自己的感知和推理以自然语言形式输出，说明“我为什么在这里刹车、为什么没有变道”，这种解释能力对安全监管和用户信任都非常有帮助。相比黑箱的深度模型，能输出语义解释的系统更容易被接受。
把VLM放到车上，需要解决哪些问题？
现在很多VLM模型参数多、计算量大，推理并不适合毫秒级响应的车载控制回路。要解决这个问题，不能把VLM直接放在闭环控制里，而是把它当作“慢逻辑”或“辅助认知模块”。如在常规、高频的感知—控制回路里仍然用轻量级的视觉模型和规则来完成，VLM则时在遇到模糊场景、异常情况或需要语义推理时参与决策，提供解释和建议。这样可以平衡实时性和深度理解，但也需要解决如何在两套系统之间同步信息、如何融合不同模块的置信度、以及如何避免冲突指令等问题。
VLM在训练时还会学习大量视觉与语言的统计规律，但交通场景和规则具有地域性、文化性差异，同一个手势在不同国家含义可能不同，临时路标的样式和语义也会变化。如果不做定向化的本地化训练或规则校准，VLM可能在一些地区出现理解偏差。这就需要把VLM的输出与明确的法规数据库、地图语义和本地化规则耦合，形成可控的语义层。
虽然VLM能输出解释，但它的内部推理仍有黑箱成分，尤其是在多模态交互推理时，模型可能基于复杂的特征组合得出结论。对于自动驾驶这种高安全性场景，单靠模型隐含的解释还不够，必须设计可验证的冗余机制和形式化的安全检查，确保模型输出不会在关键时刻误导控制器。
训练强大的VLM需要如车载视频、图像注释、语音与文本等大量标注或弱监督的跨模态数据。这些数据的收集、标注和使用涉及隐私、合规与标注成本问题。需要制定严格的数据治理策略，并尽量采用如少样本学习、迁移学习或知识蒸馏等数据高效训练方法，减少对大规模标注数据的依赖。
如何将VLM和现有自动驾驶系统结合起来
要让VLM在自动驾驶系统中真正发挥作用，同时又不引入不可控风险，比较现实的做法不是让它直接接管控制，而是从系统架构上给它一个合适的位置。
一个常见思路是采用分层协同的方式，把车端最核心的感知与控制闭环继续保持为高频、低延迟的体系，用来应对绝大多数确定性较强的场景，VLM则可放在中低频层，作为情景理解和语义推理模块存在。当系统遇到规则难以覆盖、感知结果存在歧义的复杂或模糊场景时，由VLM给出更高层的语义判断和风险提示，再把这些信息传递给决策层参考。这样做的好处是，自动驾驶的实时性和安全底线仍然由成熟可靠的模块保证，VLM的语义能力只在“需要思考”的时候介入，不会拖慢整体响应。
在这个基础上，VLM的输出本身也需要被约束。VLM的结果应被当成一种参考意见，而不是直接当成最终指令。也就是说，VLM可以告诉系统“我觉得这个场景可能意味着什么”，但不能直接决定车该怎么开。它给出的判断，需要和高精地图里已有的信息、明确写在交通法规里的规则、车辆本身能不能做到的物理限制，以及雷达、激光雷达这些更稳定的传感器数据放在一起综合判断。自动驾驶系统应用一套清晰、可检查的逻辑去比对这些信息，看看它们是不是互相一致、有没有明显冲突。
这样做的好处是，如果VLM在某些不熟悉的区域，或者遇到少见场景时判断不太准，整套系统也不会被它“带偏”。一旦其他传感器或规则给出了更明确、更可靠的信号，系统就可以否掉有风险的操作，选择更保守、更安全的行为。
要让VLM真正跑在车上，还需要对模型进行针对性的压缩和优化，把原本偏研究级的大模型能力，转化为适合车端部署的版本。常见的做法包括通过知识蒸馏把语义理解能力迁移到更小的模型上，结合剪枝和量化降低算力和存储需求，只保留对驾驶决策最有价值的部分。在算力条件允许的情况下，也可以采用边缘—云协同的方式，把复杂、耗时的推理放在车端之外的边缘计算资源上完成，车端则负责调用结果、做一致性校验和短时缓存，以此在性能和实时性之间取得平衡。
对于自动驾驶系统来说，应要把VLM的可解释性当成系统级能力来设计，而不是模型的附加功能。相比只输出一个结论，让模型尽可能给出“为什么会做出这个判断”的语义解释，并把这些解释与对应的视觉证据、时间戳一同记录下来，可以直接服务于事故分析、系统调试和监管合规。这样的设计不仅有助于工程团队理解和改进系统行为，也能在一定程度上提升用户和监管机构对自动驾驶系统的信任度。
这样一来，VLM不再是一个孤立的大模型，而是可以嵌入到一套有边界、有约束、可审计的自动驾驶架构中，在发挥语义理解优势的同时，把风险控制在工程可接受的范围内。
最后的话
VLM真正的价值，并不在于它“懂得更多”，而在于它为自动驾驶补上了过去一直缺失的一层语义理解能力。它让系统不再只围绕检测分数和规则触发做反应，而是可以尝试回答“这个场景意味着什么、接下来可能会发生什么”。在自动驾驶中加入VLM，可以让自动驾驶系统在面对不确定性时更有“分寸感”，可以做到不仅能看得更懂场景，更知道哪里该做出谨慎的动作。
