论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.23757v1 对于想入门的同学，建议扎实深度学习和计算机视觉基础，逐步了解自动驾驶各模块。多阅读前沿论文，并通过 开源项目动手实践，熟悉数据处理和模型训练流程。希望能为大家带来启发，期待与大家交流。 数据集pipeline： >>直播和内容获取转到 → 自动驾驶之心知识星球 项目主页：https://github.com/ahydchh/Impromptu-VLA 当前自动驾驶系统在城市和高速公路等结构化环境中取得了显著进展，但面对乡村小路、临时施工区、非标准交 通规则以及恶劣路况等"非结构化场景"时，其鲁棒性和安全性仍面临严峻挑战。现有大规模自动驾驶数据集主要 侧重于常规交通状况 ，导致在这些复杂多变的非结构化环境中缺乏专门的、大规模且精细标注的数据。为了弥 补这一关键空白，清华AIR联合博世中央研究院 提出并构建了 Impromptu VLA 框架，旨在提供一个开放权重和 开放数据的驾驶视觉-语言-动作模型。Impromptu VLA 是一个完全端到端、无中间感知表征的"纯血VLA"系统， 其从驾驶视频片段中直接提取多模态特征，并生成自然语 ...

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15个 方向 学习 路线 写在前面 自UniAD（CVPR 2023 Best Paper）问世以来，端到端已经成为当下量产的主流范式。而从去年下半年开始，尤 其是DeepSeek思维链流行以来，视觉-语言-动作（VLA）相关方法伴随着具身智能的爆火，相关论文已经横扫自 动驾驶前沿领域。同时各家主机厂也争先恐后尝试落地研发，理想、文远知行、小米、小鹏等等都在大力尝试量 产。 随着2025年即将过半，学术界和工业界也出现了很多优秀的工作。 所以哪些高质量工作现在应该格外关注？趋势在往什么方向发展？量产应用究竟如何？全都是值得每一位前沿从 业者思考~ 为此，自动驾驶之心采访了学术界和工业界第一线的大佬并做了VLA相关工作的汇总，文章按照发表时间排 序，其中不乏全球顶尖高校团队和工业界研究团队的工作。 并在文末做了一些对当下工作的观点整理，感兴趣 的小伙伴不要错过呦~ 标题：AutoVLA: A Vision-Language-Action Model for End-to-End Autonomous Driving with Adapt ...