点击咨询匹配大牛导师 1. 传统模块化架构的时代： 早期的自动驾驶系统（L2-L4级）普遍采用模块化设计。每个模块（如 物体检测、轨迹预测、路径规划）被独立开发和优化。 优势： 逻辑清晰，各模块可独立调试和 验证，具有较好的可解释性。 瓶颈： 错误累积效应： 上游模块的微小误差会逐级传递并放大， 影响最终决策。 信息损失： 在模块间传递的结构化数据（如3D框、轨迹点）会损失原始传感器 信息中的丰富细节。 规则的局限性： 依赖大量人工设计的规则和参数，难以应对复杂、长尾的 交通场景（Corner Cases）。 2. 纯视觉端到端（模仿学习）的兴起： 以NVIDIA的DAVE-2、Wayve等为代表，研究者们尝试使用 深度神经网络，通过模仿学习（Imitation Learning）的方式，直接从人类驾驶员的驾驶视频和操 作数据中学习"像素到行为"的映射。 优势： 简化了系统架构，能从数据中自动学习复杂的驾驶 策略，无需繁琐的规则设计。 瓶颈： "黑箱"问题与可解释性差： 模型决策过程不透明，难以理 解其做出特定行为的原因，这对于安全至关重要的自动驾驶是致命缺陷。 因果混淆（Causal VLA绝对是今年自动驾 ...

VLA绝对是今年自动驾驶的主流关键词，下半年新势力都在抢滩VLA的高地，工业界快速量产上 车，学术界不断刷新比赛榜单。 以往，业内迭代的方案都是增加issue case删除issue case的循环，而 这种方案显然是无穷无尽的，哪怕这个方案迭代的再成熟，也难以达到我们理想中那种自驾的水 准。 相比于端到端， 利用大模型更强的泛化能力， VLA至少提供了一种摆脱无尽corner case的可能性！ 然而VLA并不是那么好做的，对于一个新手或者转行的同学，开展研究蛮难受的。踩了一年坑，也 不一定能有效果。这时候，峰哥给他推荐了自动驾驶之心的1v6论文辅导。 ⼀、VLA科研论文辅导课题来啦⭐ 端到端（End-to-End）自动驾驶旨在构建一个统一的智能模型，直接将传感器原始输入（如摄像头图 像）映射到车辆的驾驶控制指令（如转向、油门、刹车），从而替代传统的多模块、级联式架构 （感知、预测、规划、控制）。这一演进过程大致可分为以下几个阶段，而VLA模型的出现正是为 了解决前序阶段的瓶颈，标志着一个新范式的开启。 刹车"，而不是理解"前车减速，所以要刹车"。 泛化能力受限： 对于训练数据中未出现过的长尾 场景，模型表 ...