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大型视觉-语言模型能否获得驾驶执照？面向可靠通用人工智能的基准研究
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
该研究综述了视觉语言模型（VLM）在自动驾驶和智能交通系统中的应用，评估了技术进展与挑战，提出了新数据集Reason2Drive以促进可解释推理研究，并探讨了多模态大型语言模型在复杂驾驶环境中的潜力与不足，呼吁学术界与工业界共同推动该领域发展。
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关键要点
- 该研究综述了视觉语言模型（VLM）在自动驾驶和智能交通系统中的应用，评估了技术进展与挑战。
- 提出了新数据集Reason2Drive，以促进对复杂驾驶环境中可解释推理的研究。
- 多模态大型语言模型在场景理解和因果推理方面表现优越，但在方向辨别、交通信号识别等任务上仍存在挑战。
- DriveVLM系统利用VLM进行场景理解和规划，提出了DriveVLM-Dual以解决空间推理和计算需求的限制。
- CODA-LM是一个新兴的视觉-语言基准测试，评估LVLM在自动驾驶场景中的能力，揭示了与人类偏好的不一致性。
- 研究表明，当前领先的多模态大型语言模型在真实动态环境中的应用能力存在重要差距，需改进基础模型。
- 提出了CoVLA数据集，包含真实驾驶视频，旨在解决自动驾驶中缺乏大规模注释数据集的问题。
❓
延伸问答
视觉语言模型在自动驾驶中有哪些应用？
视觉语言模型（VLM）在自动驾驶中用于场景理解、决策和工具控制，能够处理复杂的驾驶环境。
Reason2Drive数据集的目的是什么？
Reason2Drive数据集旨在促进对复杂驾驶环境中可解释推理的研究，包含600K个视频文本对。
DriveVLM系统如何提高自动驾驶的场景理解能力？
DriveVLM系统通过思维链模块实现场景描述和层次规划，并提出DriveVLM-Dual以解决空间推理和计算需求的限制。
CODA-LM基准测试的创新之处是什么？
CODA-LM通过仅使用文本输入评估视觉语言模型在自动驾驶场景中的能力，揭示了与人类偏好的更强一致性。
当前多模态大型语言模型在自动驾驶中存在哪些挑战？
当前多模态大型语言模型在方向辨别、交通信号识别和空间推理等任务上仍面临重要挑战。
CoVLA数据集的主要内容是什么？
CoVLA数据集包含超过80小时的真实驾驶视频，旨在解决自动驾驶中缺乏大规模注释数据集的问题。
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