作者 | 大懒货 来源 | https://weibo.com/2062985282/Q0LWSft0j 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 根据目前短暂本地体验，并对比了和E2E+VLM的差异 我认为是狭义的VLA 这里用几个场景差异来作证这个观点【如果觉得不对，那就是我错了~】 ①：VLA后具备了非常好【比较少漏报或者虚惊】情况下的防御性驾驶，即在无遮挡的十字路口会开的比较快且稳健；在有遮挡的、视野不佳的路口会出现明显的基于可 行驶剩余距离丝滑减速的防御性驾驶。 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 以下为原文：写一点 #理想mindvla让每个人都有专职司机# 到底是不是 真的VLA❓ 或者更加收敛一点： 是不是机器人领域 基于一个大语言模型LLM作为主干网络，串行的神经网络实现：多模态信息整合编码【包含但不限于视觉、激光雷达、语言、地图、定位】后，基于大 语言模型整合后输出决策并将决策转换成轨迹后再转换成控制细节❓ 这类狭义的VLA 而过去E2E模型很难学会这种丝滑的减速，加上了VLM模块是可以实现特定场景，例如丁字路口的 ...