RoboX 2025-02-23 22:25 四川
省流版：元戎启行CEO周光25年1月22日认为
VLA是端到端2.0，较端到端1.0核心两点关键提升：
1.能够处理更复杂的场景
2.透明度更高 会解释动作及轨迹原因 采用全局信息和长下文信息来做高级推理。
VLA方案核心是输入、输出、视觉编码器、文本编码器、轨迹编码器、文本解码器。
输入的是摄像头、导航系统信号。会通过两个编码器，视觉编码器对图像进行编码，从中提取高级特征。文本编码器，是用户与汽车交互。
轨迹解码器是把模型的输出换成接下来10秒30秒的带有速度和路径的轨迹信号。
文本解码器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。”
VLA关键特性是思维链。例如可以读懂潮汐车道。
VLA两大关键挑战是真实数据数量和实时响应（100毫秒做出反应）。
合成数据无法完整覆盖环境变化（闪电、天气等），以及缺乏关键状态（行人违规横穿马路等）
以下为RoboX整理的原文：
25年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。
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。
“我们可以在100毫秒内对情况做出响应，这比人类还快。”
当周光提及近期在美国测试特斯拉FSD最新版本的感受时，他表示FSD的整体表现非常流畅、自然且可预测。
“但我也注意到了特斯拉数据的不足——美国湾区的车辆相比国内少得多，人流量、电动车的密度等都比中国低。如果想在中国部署这个系统，这些数据都是缺乏的。”
他认为，拥有足够的临界态数据，才意味着可以更好地和参与交通的其他车辆、行人进行交互。“我确信特斯拉也在使用相同的技术。”
周光表示，目前元戎正与多家主机厂进行量产合作，其中包括了SUV、乘用车和越野车等车型。
“去年，我们有三款车型实现量产，而今年会有超过10款，预计今年这些车型的产量将超过20万辆，甚至更多。”
周光提及，最近元戎与Smart建立了战略合作伙伴关系，同样涉及自动驾驶。而且，第一款使用元戎解决方案的MPV也将于今年第一季度上市。
预计在今年，元戎不仅会在量产汽车中部署VLA模型，还会使用这些技术探索Robotaxi。
“Robotaxi是商业逻辑，而不是一项技术。我认为Robotaxi应该使用端到端模型、使用VLA来运营。”他说道。
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