刷新NAVSIM SOTA！端到端自动驾驶新框架Masked Diffusion

来源 | 机器之心 原文链接： 刷新NAVSIM SOTA，复旦引望提出Masked Diffusion端到端自动驾驶新框架 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 随着 VLA（Vision-Language-Action）模型的兴起，端到端自动驾驶正经历从「模块化」向「大一统」的范式转移。然而，将感知、推理与规划压缩进单一模型 后，主流的自回归（Auto-regressive）生成范式逐渐显露出局限性。现有的自回归模型强制遵循「从左到右」的时序生成逻辑，这与人类驾驶员的思维直觉存在本 质差异 —— 经验丰富的驾驶员在处理复杂路况时，往往采用「以终为始」的策略，即先确立长期的驾驶意图（如切入匝道、避让行人、靠边停靠），再反推当前 的短期操控动作。此外，基于模仿学习的模型容易陷入「平均司机」陷阱，倾向于拟合数据分布的均值，导致策略平庸化，难以在激进博弈与保守避让之间灵活切 换。 针对上述痛点， 复旦大学与引望智能联合提出了 WAM-Diff 框架 。该研究创新 ...