周光最新海外演讲：VLA的关键挑战，以及仿真数据的短板

智能车情报局 · 公众号 · · 2025-02-17 19:27

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1月22日，在第17届日本国际汽车工业技术展上，元戎启行CEO周光发表了一场演讲，对VLA模型（Vision Language Action Model，视觉语言动作模型）的特点进行了简要介绍，并宣布该公司已与某头部车企达成量产合作，共同推出搭载VLA模型的智能驾驶汽车，该车配备英伟达Thor芯片，将于今年投入消费者市场。

本文是对周光的演讲内容进行的翻译和整理，供大家参考。

高精地图就像「作弊」

“高精度地图虽然在十年前非常有用，能帮助车辆定位，但这种方式更像是一种‘作弊’，因为它只能在限定范围内规避一定问题。”周光表示，最典型的案例就是传统基于规则的Robotaxi，至今仍只能在特定区域运营。

另外，自然还有高精度地图一直被诟病的「高成本」、「难以保持鲜度」等问题。

相比来看，无图化的「端到端」方案的优势在于：

实时感知和重建： 车辆能够实时感知周围环境，并根据感知结果做出决策，而不是依赖于预先绘制的高精度地图。这使得车辆能够适应各种突发情况和道路变化。
处理长尾情况： 传统基于规则的自动驾驶系统往往难以处理长尾情况，因为这些情况通常没有在规则中明确列出。而端到端解决方案则能够通过学习大量数据来适应这些情况。
可扩展性和泛化性： 由于基于神经网络，端到端解决方案可以很容易地扩展到数百万辆车上，并且具有很强的泛化能力，可以在全球范围内使用。

VLA，将让智驾更强大

周光称，在过去的两年里，自动驾驶技术的进步远远超过了过去的20年，尤其是在结合了大语言模型之后。

2022年，元戎启行（以下简称「元戎」）不需要高精地图和高精定位，并将多个模块全部融合到一个通用感知网络中。该网络可以检测到3D动态障碍物和静态物体，例如地标、边界等等。

同年，元戎又开始使用深度学习方法来处理决策和规划，但那时性能还不够理想。

2023年，元戎进行了端到端的初步测试，并于2024年开始开发下一代端到端技术——视觉-语言-动作模型（VLA）。

“VLA与最新的生成式大模型相结合，让自动驾驶功能更强大。今年，这一新技术将被集成到量产车中，并实现交付。“周光说道。

他介绍称，传统的感知网络利用的是 结构数据 。而神经网络会使用原始向量，而且是 高维向量 ，这些向量在神经模块之间传递信息，并通过超高带宽进行信息交换，避免信息丢失。

元戎的DeepRoute IO正是这样一个系统——IO代表输入和输出，即输入数据，输出控制命令，这意味着它是一个单一的神经网络。

传统方案与VLA、端到端的本质区别

“我认为VLA是端到端2.0。在第一代端到端的架构中，已经没有太多代码了。它就像神经网络或者大语言模型一样，从底端直接输入，并输出结果。”

要想搞清楚VLA方案，首先要搞清楚 「输入、输出、视觉编码器、文本编码器，轨迹解码器」 ，以及它们如何工作。

周光解释称，所谓的「输入」，就是从摄像头、导航系统、地图等接收的「输入」信号。输入要通过两个编码器，文本编码器(text encoder)和视觉编码器(vision encoder)。

视觉编码器对图像进行编码，并从中提取高级特征；而文本编码器，更多代表着用户与汽车的交互。

“在传统方案中，会生成各类特征。虽然看起来简单，实际上它背后的网络复杂得多。它结合了文本特征等，然后通过模型进行输出。”

至于「输出」，是由 轨迹解码器(trajectory decoder) 把模型的输出转换成系统能理解的轨迹信号，它负责告诉用户接下来10秒，乃至30秒中，车辆会做什么，也就是给出带有速度和路径的轨迹。

同时， 「文本解码器」 也会解释下一步动作的原因。例如，“有两个行人正在试图过马路，车辆需要减速并等他们通过。”

相比之下，基于端到端技术的自动驾驶解决方案则更加高效，这种方案通过实时感知和重建世界，能够处理各种复杂和长尾的情况。

“由于它是基于神经网络的，因此具有很强的泛化能力，可以适应全球范围内的不同道路和环境。”

周光表示，在端到端技术加持下，轨迹解码器就像人类大脑一样工作，而不是像规则。

他介绍称，VLA的关键特性是 「思维链」 ：“因为现实世界要复杂得多，规则库无法应对这种复杂度。你需要通过多重信息来决定如何通过复杂场景，也需要不断地与其他车辆博弈、交互。”

他为VLA的思维链举了个例子，例如潮汐车道，基于VLA的智能驾驶车辆，能通过文本等看懂可逆车道的道路标志，并从多重信息中确认此时的潮汐车道是否可行驶，并通过转向灯等与其他车辆交互，随即变换车道，进行转向，最终行驶至潮汐车道中。

这一系列动作都是使用VLA进行的，它可以利用类人的思维，通过对全局上下文的了解，去了解车道的情况，与其他车辆交互，并做出最优的、安全的决策。

在周光看来，VLA相比目前的端到端具备两点关键提升：

首先， 它更具适应性 ，也就是VLA可以适应并处理复杂的现实世界场景；

其次， 是透明度 ，也就是它会解释动作及轨迹原因，“传统的数据系统需要解释代码，但是作为人类，我可以自然解释操控原因，这就是 高级推理 。VLA正是具备了这样的高级推理，因为它采用了全局信息和长上下文（context）信息，它可以做出更好的决策并提高安全性。

VLA的关键挑战

然而，VLA技术仍然存在许多重大挑战。首当其冲的，自然还是数据，而且周光还强调了 真实数据 的重要性。

“真实世界的数据是不同的，它涵盖了大量的环境变化，例如闪电、天气等。这就是我们为什么使用真实世界数据的原因，因为 合成数据无法完整覆盖这些变化 。还有更重要的一点，就是 合成数据缺乏关键状态 。例如行人违规横穿马路等场景，是在模拟中是无法得到的。”

对于这点，周光认为，量产车的规模，决定了迭代的速度：“我们每个月出货量都在万台规模，拥有大量数据来开发VLA模型。在中国，我们在全国范围内进行测试，收集数据。由于中国各地的天气条件、不同城市都有差异，我们可以覆盖各种场景，并收集足够的数据用于训练。”

另外，「实时响应」也是一个很大的挑战。大模型需要数十亿量级的参数，以及数千种类型的计算。所以元戎选择与英伟达共同开发VLA模型，再加上元戎自己的推理引擎，可通过AI推理最大限度地提高模型性能。

周光最新海外演讲：VLA的关键挑战，以及仿真数据的短板

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