近日,小米智能驾驶vla技术负责人陈龙博士在接受凤凰网科技专访时强调,“安全与用户体验是小米辅助驾驶始终坚守的核心原则”。他介绍,最新版本在延续1000万clips端到端架构的基础上,创新性地引入强化学习技术,通过构建世界模型的虚拟环境,驱动系统自主探索最优驾驶策略,大幅提升对极端场景(如行人突然横穿、车辆紧急加塞)的预判和响应能力。
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陈龙指出,传统模仿学习仅能复制人类驾驶员的行为模式,而强化学习则通过设计“安全奖励函数”,使模型能够理解不同操作可能带来的后果,从而形成更符合防御性驾驶理念的决策机制。例如,新系统已支持AES(自动紧急转向)功能,最多可连续执行两次避让动作,并与升级后的AEB系统协同工作,显著增强主动安全性能。
在迈向高阶智驾的过程中,小米将VLA(视觉-语言-行为模型)视为实现L3/L4级自动驾驶的关键路径。该模型借助语言模态赋予系统更强的可解释性,能向用户清晰传达决策原因,例如提示“前方车辆有变道风险,正在减速”。同时,依托大模型预训练所具备的通用认知能力,VLA可有效应对大量未曾见过的长尾场景,弥补纯端到端方案在逻辑推理方面的局限。

值得一提的是,小米坚持自主研发具身基座模型,在大语言模型预训练阶段即严格筛选高质量数据,并融合驾驶任务与机器人控制相关的专项训练内容,确保算法行为始终符合安全规范。陈龙强调:“当前辅助驾驶的本质仍是算法问题,硬件配置与算力提升只是暂时弥补软件能力不足的辅助手段。”小米明确将算法置于技术发展的优先位置,所有技术创新均以增强用户安全感为核心目标。
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