端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：

做到欲望极简，了解自己的真实欲望，不受外在潮流的影响，不盲从，不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余，凡事找规律，基础是诚信；二是系统思考、大胆设计、小心求证；三是“一张纸制度”，也就是无论多么复杂的工作内容，要在一张纸上描述清楚；四是要坚决反对虎头蛇尾，反对繁文缛节，反对老好人主义。

不觉间来到夏初六月，横坐在电脑前，敲击点文字，对自己也算一个时间的记忆，多年后再次点击，也期待那时会像触发记忆的闸口，让现在的这点岁月传递至那时那刻。

端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进

端到端自动驾驶的核心在于通过大规模、高质量的人类驾驶数据来模拟驾驶行为。从技术角度来看，虽然基于模仿学习的方法能够接近人类驾驶水平，但难以超越人类认知的局限。此外，高质量场景数据的稀缺以及驾驶数据集中数据质量参差不齐，使得端到端解决方案难以达到人类级别的能力。高可扩展性门槛进一步复杂化了进展，因为这些系统通常需要数百万个高质量驾驶片段进行训练。

2025年初，随着DeepSeek-R1模型在业界的热议，其创新的纯强化学习（RL）技术路径展现出了独特优势。该方法能够在少量高质量数据下实现冷启动，并采用多阶段强化学习训练机制，有效减少大规模模型训练对数据规模的依赖。这种对“扩展定律”的延伸使得模型能够持续扩展。强化学习的创新也可以转移到端到端自动驾驶中，通过更精确地增强环境感知、路径规划和决策能力，为构建更大、更强大的智能模型奠定基础。

至关重要的是，强化学习框架擅长在交互环境中自主生成推理链，使大型模型能够发展出思维链（CoT）能力。这显著提高了逻辑推理效率，甚至可能突破人类认知的约束。通过与世界模型生成的模拟环境交互，端到端自动驾驶模型能够更深入地理解现实世界的物理规则。这种强化学习驱动的技术路径为算法开发提供了新方法，有望打破传统模仿学习的局限。

1、端到端模型向VLA范式的转变

端到端模型通过神经网络将视觉输入直接映射到驾驶轨迹输出。然而，由于缺乏对物理世界动态的内在理解，这些模型在没有明确的语义理解或逻辑推理的情况下运行。它们无法解释口头指令、交通规则或文本信息。此外，其有限的3D空间感知限制了在长尾场景中的泛化能力。

视觉-语言-动作（VLA）范式通过将大型语言模型（LLM）集成到架构中，引入了关键改进。这将原有的单模态视觉-动作系统转变为结合视觉、语言和动作的多模态框架。LLM的加