【自动驾驶】VLA模型：自动驾驶端到端架构的演进方向

主要观点总结

VLA模型是自动驾驶端到端架构的演进方向，结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现从感知输入直接映射到控制输出的完整闭环能力。VLA模型深度整合多模态信息进行端到端训练，显著提升了模型泛化能力和决策能力。模型构建面临的主要问题包括模型与环境问题，而工程部署面临的是模型与环境问题，突出表现为模型的多模态性、3D空间感知能力、计算速度与计算开销平衡、长时序记忆能力等问题。自动驾驶VLA模型构建与工程部署面临的主要问题及解决方法包括模型与环境问题，模型层面需具备多模态性、3D空间感知能力、计算速度与计算开销平衡、长时序记忆能力，环境问题需要构建优秀的仿真环境。VLA模型具有强大通用能力，具备成为具身智能基础模型的潜力。3D GS作为一种中间特征获取方式，在场景精细度和构建效率方面取得了较好权衡效果。强化长时序记忆能力将提升VLA模型长程任务规划与解决能力，而优化模型架构与推理机制可以提高端侧计算效率。利用世界模型构建云端仿真环境是模型闭环测试、强化学习的关键。

关键观点总结

关键观点1: VLA模型定义与特点

VLA模型是自动驾驶端到端架构的演进方向，结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现从感知输入直接映射到控制输出的完整闭环能力。VLA模型深度整合多模态信息进行端到端训练，显著提升了模型泛化能力和决策能力。

关键观点2: 模型构建与工程部署的挑战

模型构建面临的主要问题包括模型与环境问题，而工程部署面临的是模型与环境问题，突出表现为模型的多模态性、3D空间感知能力、计算速度与计算开销平衡、长时序记忆能力等问题。构建优秀的仿真环境成为VLA模型闭环的关键。

关键观点3: VLA模型的通用性与潜力

VLA模型具有强大通用能力，具备成为具身智能基础模型的潜力。3D GS作为一种中间特征获取方式，在场景精细度和构建效率方面取得了较好权衡效果。

关键观点4: 强化长时序记忆能力与优化模型架构

强化长时序记忆能力将提升VLA模型长程任务规划与解决能力，而优化模型架构与推理机制可以提高端侧计算效率。

关键观点5: 利用世界模型构建云端仿真环境的重要性

利用世界模型构建云端仿真环境是模型闭环测试、强化学习的关键，优秀的仿真模拟器对于实现模型强化学习至关重要。

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