AI

VLA 自动驾驶技术：端到端大模型 2.0 的范式革命

2025 年，智能驾驶行业迎来显著信号：端到端大模型迈向 2.0 时代，VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作模型）成为国内车企全面竞争的焦点。理想汽车、元戎启行明确布局 VLA，小鹏、华为等头部车企快速跟进，Wayve 等国际玩家同步推进。VLA 通过整合视觉感知、大语言模型推理与车辆动作控制，重新定义了智能驾驶的技术逻辑。

引言：智能驾驶的范式转变

行业风向 | 端到端 2.0 | 企业竞相布局 | 可解释性突破

智能驾驶技术的发展经历了从模块化到一体化的演进。从依赖高精地图和规则的传统方案，到初代端到端神经网络，再到如今融合大语言模型推理的 VLA，每一步都是技术范式的深刻变革。

VLA 作为继 VLM（视觉-语言模型）之后的进化形态，不仅继承了无图化与神经网络的优点，还通过语言推理填补了可解释性空白。恰逢自动驾驶洗牌期，行业正加速向通用 AI 靠拢。

Why：为什么需要 VLA？

传统自动驾驶的三大痛点

1. 黑箱困境

传统规则系统或初代端到端模型往往如”黑箱”，难以说明决策依据。

  • 规则系统：虽然可解释，但难以覆盖复杂场景
  • 初代端到端：神经网络决策过程不透明，用户难以信任
  • 问题：监管审查困难，事故溯源复杂

2. 泛化能力差

  • 模块化方案：需针对不同车型与硬件反复收集数据，效率低下
  • 规则依赖：基于预定义规则，难以应对未知场景
  • 数据孤岛：各模块数据割裂，无法全局优化

3. 长尾难题

  • 规则系统：依赖规则和高精地图，长尾场景难以覆盖
  • 数据依赖：需要大量真实驾驶数据，极端场景稀缺
  • 案例：行人违规横穿、闪电、施工区域等

VLA 的范式革命

▸ 认知重构 1: 从”模块化分工”到”端到端融合”——传统自动驾驶将感知、规划、控制分离，VLA 在统一模型中完成从环境观察到控制指令输出的全过程。

▸ 认知重构 2: 从”黑箱决策”到”可解释推理”——VLA 借助大语言模型的推理能力，能以人类可理解的方式解释决策逻辑，实现”所见即所得”的透明度。

▸ 认知重构 3: 从”规则驱动”到”数据驱动”——VLA 基于海量多模态数据训练，能够适应多样化场景，无需针对每个场景人工定义规则。

VLA 的三大核心优势

1. 可解释性（最大亮点）

传统问题：决策如黑箱，难以解释原因
VLA 优势：自然语言解释决策逻辑

案例：在潮汐车道场景中，VLA 可通过读取标志、分析上下文并与其他车辆交互，完成安全变道，并清晰说明每一步原因：

  • “检测到潮汐车道标志，当前方向允许通行”
  • “观察前后车辆间距，确认安全变道时机”
  • “执行变道动作，保持安全距离”

价值：

  • 提升用户信任度
  • 便于监管审查
  • 加速事故溯源

2. 泛化性显著增强

传统问题：需针对不同场景反复调优，效率低下
VLA 优势：一次训练，多场景复用

数据驱动优势：

  • 海量数据训练，适应多样化场景
  • 减少下游微调成本
  • 跨车型、跨硬件通用

价值：

  • 降低开发成本
  • 缩短产品迭代周期
  • 提升产品竞争力

3. 复杂场景适应性强

传统问题：依赖规则和高精地图，长尾问题难以处理
VLA 优势：全局信息 + 长上下文推理

元戎启行 CEO 周光指出，VLA 利用全局信息与长上下文推理，能处理长尾问题，这正是规则系统与高精地图方案的短板。

价值：

  • 提高复杂交通场景的安全性
  • 减少对高精地图的依赖
  • 增强恶劣天气适应能力

How：VLA 如何实现端到端智能驾驶？

核心原理

VLA（Vision-Language-Action）是一种将视觉输入（Vision）、语言推理（Language）与动作输出（Action）端到端融合的智能驾驶方案。核心在于通过大模型技术，直接从摄像头、导航等输入信号生成车辆的控制指令（如速度与轨迹）。

简化流程：

1
图像输入 + 语言指令 → VLA 模型 → 轨迹控制 + 决策解释

技术架构详解

VLA 的技术架构包括四个核心组件：

1. 视觉编码器 (Vision Encoder)

  • 功能：提取图像的高级特征
  • 输入：摄像头图像、激光雷达数据
  • 输出：交通元素（车辆、行人、标志）的特征表示
  • 技术：卷积神经网络（CNN）、Vision Transformer（ViT）

2. 文本编码器 (Text Encoder)

  • 功能：处理用户指令或导航信息
  • 输入：自然语言指令、导航目的地、交通规则文本
  • 输出：语义表示向量
  • 技术：Transformer、BERT 系列

3. 轨迹解码器 (Trajectory Decoder)

  • 功能：输出未来 10-30 秒的驾驶路径
  • 输入：视觉特征 + 文本语义
  • 输出：车辆轨迹、速度控制指令
  • 技术：Transformer Decoder、轨迹预测模型

4. 文本解码器 (Text Decoder)

  • 功能：解释决策原因
  • 输入：模型内部状态
  • 输出：人类可读的决策说明
  • 技术：大语言模型（LLM）

架构图

graph LR
    A[摄像头输入] --> B[视觉编码器]
    C[导航指令] --> D[文本编码器]
    B --> E[多模态融合层]
    D --> E
    E --> F[轨迹解码器]
    E --> G[文本解码器]
    F --> H[车辆控制]
    G --> I[决策解释]
    H --> J[执行动作]
    I --> K[用户理解]

VLA vs 传统自动驾驶架构对比

传统模块化架构

graph LR
    A[摄像头/雷达] --> B[感知模块]
    B --> C[目标检测]
    B --> D[语义分割]
    B --> E[车道线识别]
    C --> F[规划模块]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[路径规划]
    F --> H[行为决策]
    G --> I[控制模块]
    H --> I
    I --> J[车辆执行]

特点：

  • 模块独立，接口复杂
  • 信息逐层传递，有损失
  • 依赖规则和优化算法
  • 调试困难，系统复杂

VLA 端到端架构

graph LR
    A[摄像头] --> B[VLA 模型]
    C[导航指令] --> B
    B --> D[视觉编码]
    B --> E[语言推理]
    B --> F[动作生成]
    F --> G[轨迹控制]
    F --> H[决策解释]
    G --> I[车辆执行]
    H --> J[用户理解]

特点：

  • 端到端学习，信息无损
  • 统一模型，调试简单
  • 大模型泛化，适应性强
  • 可解释决策，易于监管

详细对比表

维度 传统模块化 初代端到端 VLA（端到端 2.0）
架构 感知-规划-控制分离 端到端神经网络 多模态大模型
决策方式 规则/优化算法 神经网络映射 大模型推理
可解释性 强（规则） 弱（黑箱） 强（自然语言）
泛化性 差 中 强
长尾问题 依赖规则 困难 全局推理
高精地图 必需 可选 可选
数据需求 结构化数据 大规模驾驶数据 海量多模态数据
算力需求 中 高 很高
部署成本 低 中 高
场景适应性 弱 中 强

VLA 与 VLM 的本质区别

VLM (Vision-Language Model)：

  • 视觉-语言模型
  • 关注视觉理解和语言生成
  • 例如：GPT-4V、Gemini Pro Vision
  • 能力：理解图像 → 生成文本

VLA (Vision-Language-Action Model)：

  • 视觉-语言-动作模型
  • 强调动作输出和控制
  • 是 VLM 与机器运动数据（如 RT-1）的结合
  • 例如：Google RT-2
  • 能力：理解图像 + 生成动作 + 解释决策

核心区别：

1
2
VLM: 图像 + 文本 → 文本输出
VLA: 图像 + 文本 → 动作输出 + 文本解释

VLA 可以视为：

1
VLA = VLM + 机器人控制数据

What：VLA 的应用与行业布局

国内企业布局

理想汽车

  • 状态: 已明确布局 VLA
  • 定位: 智能驾驶技术竞争焦点
  • 策略: 端到端大模型迈向 2.0
  • 优势: 智能驾驶体验领先

元戎启行

  • 状态: 重点推进 VLA
  • CEO 观点: 周光指出 VLA 利用全局信息与长上下文推理，能处理长尾问题
  • 定位: 端到端智能驾驶解决方案
  • 优势: 技术积累深厚

小鹏汽车

  • 状态: 头部车企快速跟进
  • 定位: 智能驾驶领先者
  • 策略: NGP 持续升级
  • 优势: 城市导航辅助领先

华为

  • 状态: 头部车企快速跟进
  • 定位: 智能汽车解决方案提供商
  • 策略: ADS 2.0 / 3.0 持续迭代
  • 优势: 芯片-算法-系统全栈

长城汽车（毫末智行）

  • 状态: 研发 VLA 技术
  • 定位: 自动驾驶技术供应商
  • 策略: 智能驾驶持续升级
  • 优势: 数据积累丰富

国际玩家

Wayve（英国）

  • 状态: 同步推进 VLA
  • 定位: 自动驾驶技术公司
  • 优势: 欧洲自动驾驶领先者
  • 代表作品: AV-4（自动驾驶 4.0）

Google DeepMind

  • 状态: VLA 技术研究
  • 代表作品: RT-2（Robotics Transformer 2）
  • 定位: 通用人工智能研究
  • 优势: 大模型技术领先

典型应用场景

1. 复杂交通场景

  • 潮汐车道变道：VLA 通过读取标志、分析上下文完成安全变道
  • 无保护左转：全局推理，协调对向车辆，选择安全时机
  • 环岛通行：理解环岛规则，与多车辆协调
  • 并线汇入：判断车流速度，平滑汇入

2. 长尾场景

  • 行人违规横穿：全局推理，提前减速避让
  • 非标交通标志识别：语言理解，解读标志含义
  • 极端天气（暴雨、雪天）：视觉感知 + 语言推理增强鲁棒性
  • 施工区域导航：理解临时标志，规划安全路径

3. 交互式驾驶

  • 与其他车辆协商通行：理解其他车辆意图，协调通行顺序
  • 响应交警手势：视觉识别 + 语言理解手势含义
  • 处理突发障碍物：快速识别，规划绕行路径
  • 人车交互（停车、让行）：理解行人意图，执行礼让

4. 自然语言控制

  • “找一个最近的加油站”：语言理解 + 路径规划
  • “走风景好的路线”：语义理解 + 场景选择
  • “慢一点，我晕车”：自然语言指令 → 速度调整
  • “避开拥堵路段”：实时路况 + 路径重规划

技术挑战与解决方案

1. 真实数据需求

问题：

  • 真实世界数据涵盖天气、光线、行人行为等变量，远超合成数据的覆盖能力
  • 闪电或违规横穿等关键状态难以模拟
  • 需要依赖大规模真实驾驶数据

解决方案：

  • 收集海量多模态驾驶数据（图像、雷达、车辆状态）
  • 使用数据增强技术（仿真 + 真实）
  • 迁移学习辅助（从其他领域迁移知识）

2. 实时响应

问题：

  • VLA 模型参数量大，推理延迟高
  • 自动驾驶需要毫秒级响应
  • 算力需求与实时性的矛盾

解决方案：

  • 模型压缩和优化（剪枝、量化）
  • 稀疏激活（如 MoE 架构，部分专家激活）
  • 专用加速芯片（如车载 AI 芯片）

3. 算力需求

问题：

  • 训练需要大规模计算集群（TPU/GPU）
  • 推理需要车载高算力平台
  • 成本高昂

解决方案：

  • 分布式训练优化（流水线并行、张量并行）
  • 模型蒸馏和量化（大模型 → 小模型）
  • 车云协同计算（云端训练，边缘推理）

4. 安全性与可靠性

问题：

  • 端到端模型难以形式化验证
  • 需要保证决策的可预测性
  • 故障模式复杂

解决方案：

  • 混合架构（规则 + 模型冗余）
  • 多模型冗余（多个 VLA 模型投票）
  • 持续监控和验证（在线学习 + 离线评估）

挑战与展望

当前挑战

  1. 数据瓶颈：真实世界长尾场景数据稀缺
  2. 算力成本：训练和推理成本高昂
  3. 实时性要求：自动驾驶需要毫秒级响应
  4. 安全性验证：端到端模型难以形式化验证
  5. 法规合规：自动驾驶法规尚未完善

未来展望

1. 端到端大模型 2.0 深化

  • 从初代端到端到 VLA 的升级
  • 引入语言推理，增强可解释性
  • 无图化与神经网络的深度结合

2. 通用 AI 驱动

  • 自动驾驶向通用 AI 靠拢
  • 跨领域知识迁移（从机器人、游戏等领域迁移）
  • 多任务统一模型

3. 行业洗牌与竞争加剧

  • 技术范式转变，创新者优势显现
  • 传统车企与新势力竞争
  • 技术壁垒成为核心竞争力

4. 人车协同进化

  • 自然语言交互成为标配
  • 车辆理解用户意图，提供个性化服务
  • 从”自动驾驶”到”智能座驾”的升级

总结

VLA 通过视觉、语言、动作的端到端融合，重新定义了智能驾驶的技术范式：

✅ 可解释性突破：从黑箱到透明，自然语言解释决策逻辑
✅ 泛化能力增强：从场景适配到通用智能，一次训练多场景复用
✅ 长尾难题解决：从规则依赖到全局推理，复杂场景自适应
✅ 架构简化：从模块化到端到端，系统复杂度降低

对于智能驾驶行业，VLA 不仅是技术升级，更是范式革命。它标志着智能驾驶从”规则驱动”向”数据驱动”、从”模块化”向”一体化”、从”黑箱”向”透明”的深刻转变。

理想汽车、元戎启行、小鹏、华为等企业的布局表明，VLA 或将成为自动驾驶的”最终归宿”，引领智能驾驶迈向通用 AI 的新时代。

相关资源