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回顧這兩年自動駕駛的發展不難發現，現在的自動駕駛車在簡單的路況下開得越來越像老司機了。但在面對一些如臨時擺放的施工路障，或者是在交警揮手示意你逆行繞過事故現場等邊緣場景下，很多車還是會顯得有些局促，甚至會直接原地罷工申請接管。

之所以會出現這些問題，是因為傳統的自動駕駛系統只是在做數學填空題，而不是在真正理解世界。而隨著視覺語言動作模型（Vision-Language-Action，簡稱 VLA）的出現，自動駕駛汽車便多了一個能夠思考、能說會道、且擁有常識的大腦，開車也更加靈活了。

為什么要賦予車輛思考能力？

傳統的自動駕駛架構被拆分為感知、決策和執行三個獨立模塊。感知模塊把圖像變成方框，決策模塊根據方框的位置計算路徑，執行模塊負責踩油門或轉方向盤。這種流水線式的設計雖然清晰，但在各個環節之間存在信息流失。

感知模塊在把復雜的畫面抽象成數學坐標時，會丟掉大量的語境細節。如果感知環節看錯了一個物體，這種錯誤會像滾雪球一樣傳導到后續的環節，導致車輛做出危險的舉動。

而VLA模型它通過一個統一的神經網絡，直接將眼睛看到的畫面和大腦里的知識庫相連，不再需要中間那些生硬的接口，可以直接根據對環境的整體理解來輸出駕駛動作。這種進化使得自動駕駛系統從機械式地避障轉變為理解環境后行動，是自動駕駛從單純的技術積累邁向通用人工智能的關鍵一步。

圖片源自：網絡

VLA模型之所以被眾多車企選擇，是因為它可以解決自動駕駛中最令人頭疼的一個問題，即長尾效應。在道路上，總會有一些概率極低但種類無窮無盡的突發情況，傳統的規則驅動系統很難窮盡所有可能的場景，這就導致車輛在遇到沒見過的障礙物時表現得不知所措。

VLA模型通過引入大語言模型，直接讓車輛接入了一個龐大的互聯網知識庫。大模型在訓練時已經閱讀過幾乎整個人類社會的文本，它對物理世界的運行規律有著先驗的認知。

簡單理解這個概念，也就是當VLA模型看到路邊有一個滾動的皮球時，它不只是看到了一個圓形的物體，它還知道皮球后面會跟著一個追逐的孩子，從而能夠提前采取預判性的減速措施。

這種常識推理能力在復雜的交通交互中是十分重要的。在遇到由于事故導致的臨時交通指揮時，人類司機可以通過觀察交警的眼神、手勢以及周圍車輛的動向來判斷自己是否可以通行。對于傳統的自動駕駛系統來說，這幾乎是不可能完成的任務，因為它無法理解手勢背后的語義邏輯。

而VLA模型通過將視覺信號轉化為語義表征，能夠識別出交警手勢的含義，并將其與交通規則進行權衡。英偉達開發的Alpamayo模型就具備這種思維鏈推理能力，它在遇到復雜路口時，會在內部生成類似人類思考的過程，先識別出路權歸屬，觀察其他行人的意圖，最后再決定最優的行駛軌跡。這種推理過程讓自動駕駛不再是無腦地執行冷冰冰的動作，而是可以基于對人類社會行為準則的深度理解執行相關動作。

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除了應對突發狀況，VLA模型還極大地增強了車輛在非結構化環境下的生存能力。在很多越野場景、工地或者是沒有清晰車道線的鄉村小路，傳統的高精地圖往往無法覆蓋，傳感器也難以找到參照物。

這時候，VLA模型能夠接受人類的自然語言指令來導航，比如你告訴它沿著那排樹林左側的泥路走，停在陰涼的地方。模型能夠將樹林、泥路、陰涼這些視覺概念與駕駛動作精準對齊。

這種能力意味著自動駕駛汽車不再是一個只能在畫好的軌道上運行的遙控車，而是一個能夠理解復雜意圖、適應各種惡劣環境的智能助手。這種從識別物體到理解意圖的跨越，正是實現真正無人駕駛的認知底座。

VLA如何解決決策過程的黑盒？

自動駕駛遲遲無法大規模普及的一個重要原因其實是公眾的信任問題。當車輛在路上突然做出了一個奇怪的避讓動作，乘客會感到莫名其妙甚至驚恐。傳統的神經網絡模型存在黑盒問題，即使是開發者，也很難說清楚模型在某一秒鐘為什么會做出那樣的決定。

VLA模型的出現，通過引入語言這一媒介，為自動駕駛的決策過程提供了一面透明的鏡子。因為VLA模型天然具備語言生成能力，它可以在行駛的同時，實時輸出一段自然語言的駕駛解說，告訴乘客它在看什么、在想什么、為什么要這么開。

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以Wayve推出的LINGO系列模型為例，這種系統能夠像人類司機一樣一邊開車一邊解說。當它在狹窄路段靠邊停車時，它會輸出類似因為前方有停放的車輛且對向有來車，我選擇減速避讓的話語。

這種實時的反饋不僅緩解了乘客的焦慮感，更重要的是，它讓車輛的行為變得可預測、可解釋。如果車輛因為識別錯誤而停了下來，它會誠實地告訴你我看到前方有一個奇怪的陰影，不確定是否安全，這比毫無征兆地停在路中央要讓人安心得多。

這種可解釋性還極大地提高了開發者的調試效率，工程師不再需要對著一堆毫無意義的波形圖發愁，而是可以直接通過詢問模型來排查邏輯漏洞。

這種基于對話的互動模式還改變了人與車之間的協作關系。在現有的自動駕駛系統中，人與車的交互僅限于設定目的地或調整車速。而在VLA架構下，乘客可以隨時用自然語言介入駕駛決策，比如這段路太顛了，盡量繞開坑洼或者這里的風景不錯，開慢一點。

模型會將這些指令作為決策的限制條件，實時優化行駛軌跡。這本質上是把人類的駕駛偏好無縫嵌入到了AI的行動邏輯中，讓汽車真正成為了一個懂得用戶心思的老司機。通過語言這個人類最自然的表達方式，能夠更精細地控制車輛的行為。

VLA技術落地的核心挑戰與演進方向

雖然VLA模型在理論上展現了巨大的潛力，但要將其真正裝入量產車中，技術上還面臨著實時性和計算效率的嚴峻考驗。

大語言模型通常包含數十億甚至數千億個參數，它們的推理過程非常緩慢。然而，駕駛是一項分秒必爭的任務，系統必須在幾十毫秒內對環境做出反應。為了解決這個問題，行業內出現了一系列精巧的架構設計。

一種主流的思路是采用雙系統模式，其中一個系統負責處理高頻的避障和基礎控制，確保車輛不撞車；而VLA模型則像大腦一樣，以較低的頻率提供宏觀的規劃和邏輯指導。這種分工能夠確保車輛在保證安全底線的同時，依然具備高水平的認知能力。

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在具體的動作執行上，如何讓模型輸出精確的物理指令也是一大難點。目前的一種做法是將駕駛動作進行詞元化，也就是把方向盤轉角、油門深淺等連續的物理量，轉化成類似單詞的數字編號。這樣，模型就可以像寫文章一樣，通過預測下一個動作詞匯來規劃出一段完整的行駛軌跡。

特斯拉的FSD版本中，就嘗試通過大幅增加神經網絡的參數規模來模擬這種復雜的對應關系，使其在處理罕見工況時表現得更加圓滑和擬人。此外，諸如理想和小鵬等國內廠商，也正在研發專門的計算平臺和編譯器，通過知識蒸餾等技術，把原本龐大的云端模型壓縮成能夠跑在車載芯片上的精簡版，從而在有限的硬件資源下實現毫秒級的響應速度。

最后的話

其實VLA模型的研究意義已經超越了汽車行業本身。它所代表的視覺、語言與物理動作的深度融合，是通往具身智能的必經之路。這種架構如果能在自動駕駛領域跑通，意味著同樣的邏輯可以被遷移到工廠里的機械臂、醫院里的護理機器人或者是家里的服務終端上。

一旦機器掌握了如何通過觀察環境、理解指令并做出符合物理常識的行為，人工智能將不再僅僅局限于屏幕里的文字和圖像，而是真正能夠走進物理世界，成為各行各業的得力助手。因此，研究VLA模型不僅是為了讓駕駛更安全，更是在為整個人類社會邁向通用智能時代奠定堅實的基礎。

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       原文標題 : 視覺語言動作模型（VLA）為何能讓自動駕駛理解世界?