【智駕中的大模型 -2】VLM 在自動駕駛中的應用

1. 前言

隨著端到端 AI 和多模態(tài)學習的迅猛發(fā)展，VLM（視覺-語言模型）在自動駕駛領(lǐng)域中的應用正逐漸成為一個備受矚目的重要研究方向。VLM 憑借其強大的融合能力，將視覺（如高清晰度的攝像頭圖像、精準的雷達數(shù)據(jù)）和語言（涵蓋詳細的地圖信息、明確的交通標志、準確的駕駛指令）等多種類型的信息進行有機整合，從而使得自動駕駛系統(tǒng)在感知復雜的道路環(huán)境、進行精確的推理以及制定明智的決策等方面展現(xiàn)出更為卓越的智能化水平。

2. 為什么自動駕駛需要 VLM

傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)主要依賴傳感器（如攝像頭、激光雷達）以及規(guī)則/**深度學習模型**來實現(xiàn)感知和決策。然而，以下幾個關(guān)鍵問題在很大程度上限制了傳統(tǒng)方法的性能和應用范圍：

復雜環(huán)境理解：在現(xiàn)實的交通場景中，存在著各種各樣的元素和情況。單純依靠視覺模型，往往難以精確地解讀路牌、標志所蘊含的信息，對于施工區(qū)域、臨時交通管制等特殊情況的理解也容易出現(xiàn)偏差。這些高層語義信息對于自動駕駛系統(tǒng)做出準確和安全的決策至關(guān)重要。

可解釋性不足：深度學習模型在處理大量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但卻像一個黑箱，難以清晰地解釋車輛的決策邏輯。這使得在出現(xiàn)問題或需要進行調(diào)整時，難以準確追溯和理解系統(tǒng)的決策過程，給調(diào)試和優(yōu)化帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

人機交互**受限**：現(xiàn)有的自動駕駛系統(tǒng)在與人的交互方面存在明顯的不足。它們難以直接接收語音或文本指令，比如駕駛員想要更改目的地或者詢問當前的路況信息。同時，對于駕駛相關(guān)的問題，系統(tǒng)也無法給出及時和準確的回答，無法滿足人們對于個性化和智能化交互的需求。

VLM 技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題帶來了新的契機。通過多模態(tài)融合（視覺+文本），它能夠更全面地獲取環(huán)境信息，增強自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境理解能力。例如，結(jié)合文本描述可以更好地解讀復雜的交通標識和場景。同時，多模態(tài)融合也有助于提升交互能力，使系統(tǒng)能夠與駕駛員和乘客進行更自然和流暢的交流。此外，這種融合還能為決策過程提供更豐富的依據(jù)，從而提高決策的準確性和可靠性。

3. VLM 在自動駕駛的核心應用

3.1 視覺感知增強

傳統(tǒng)自動駕駛依賴 CNN 或 Transformer 進行目標檢測，但在復雜環(huán)境（如遮擋、光照變化）下存在局限。VLM 結(jié)合圖像和文本信息，可以提高物體識別的準確性。例如：

識別交通標志時，結(jié)合視覺和文本信息理解標志含義（如“限速 60km/h”）。

在夜間或惡劣天氣下，利用 VLM 融合激光雷達**點云+地圖信息**，增強感知能力。

示例：

BEV-LLaVA（Bird’s Eye View + VLM）：將鳥瞰視角（BEV）數(shù)據(jù)和 VLM 結(jié)合，提高 3D 目標檢測和車道識別能力。

GPT-4V + 自動駕駛：利用 GPT-4V 處理實時行車畫面，并結(jié)合地圖數(shù)據(jù)進行交通場景分析。

3.2 場景理解與語義推理

自動駕駛需要語義級別的推理，例如理解“前方施工，請繞行”的交通標志并規(guī)劃路線。傳統(tǒng)方法主要依賴硬編碼規(guī)則，而 VLM 可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學習更復雜的語義關(guān)系。

示例：

多模態(tài) Transformer 處理復雜駕駛場景：

結(jié)合攝像頭圖像 + 車載 GPS 數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更精準的路徑規(guī)劃。

識別行人手勢，推理行人是否在示意車輛讓行。

3.3 視覺問答

自動駕駛輔助決策：VLM 可用于車載系統(tǒng)的視覺問答，幫助系統(tǒng)或駕駛員進行決策。例如：

“前方是否有行人？”

“這條車道可以變道嗎？”

“距離下一個紅綠燈還有多遠？”

案例：

LLaVA-AD（LLaVA for Autonomous Driving）：基于 LLaVA 訓練的自動駕駛專用 VLM，支持實時視覺問答，提高駕駛決策的可解釋性。

3.4 端到端導航與指令理解

VLM 使自動駕駛系統(tǒng)能夠理解自然語言的導航**指令（如“沿著這條路開 2 公里，然后在紅綠燈處右轉(zhuǎn)”）。傳統(tǒng) GPS 導航依賴規(guī)則匹配**，VLM 使其更加靈活，例如：

結(jié)合駕駛員的語音指令 + 視覺環(huán)境信息，提供更人性化的導航體驗。

示例：

VLM 結(jié)合地圖導航（Vision-Language Navigation， VLN）：

Tesla 的 FSD V12 可結(jié)合 VLM，在地圖上標注 POI（興趣點），提高自動駕駛導航能力。

3.5 異常檢測與安全駕駛

自動駕駛在復雜環(huán)境下容易受到意外情況的影響，例如：

施工區(qū)、事故現(xiàn)場、異常行人行為等。

VLM 通過跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析，可以更快速地識別異常情況并做出合理決策。

示例：

自動駕駛黑匣子（Autonomous Driving Blackbox with VLM）： 結(jié)合攝像頭、激光雷達數(shù)據(jù) + 語義描述，記錄事故發(fā)生前的駕駛場景，提高責任歸屬判定的透明度。

3.6 代表性 VLM 在自動駕駛中的應用

4. 挑戰(zhàn)與未來發(fā)展

4.1 挑戰(zhàn)

實時性問題：VLM 計算量大，如何優(yōu)化推理速度以滿足自動駕駛的實時需求？

數(shù)據(jù)泛化能力：如何確保 VLM 能夠適應全球不同國家和城市的交通規(guī)則？

可解釋性：端到端 VLM 可能缺乏決策透明度，如何提高系統(tǒng)的可解釋性？

4.2 未來發(fā)展方向

輕量化部署：優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，使 VLM 可在車載計算平臺高效運行。

多模態(tài)融合增強：結(jié)合激光雷達、毫米波雷達數(shù)據(jù)，提高 VLM 在極端天氣下的表現(xiàn)。

與端到端自動駕駛結(jié)合：VLM 未來可能直接融入端到端自動駕駛大模型，提高智能化水平。