港中文李鴻升團(tuán)隊(duì)論文 MindVLA-U1：VLA 不再輸給 VA，語言真正進(jìn)入自動(dòng)駕駛決策

本文作者：鄭佳美

2026-05-25 15:49

專題：CVPR 計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議

導(dǎo)語：MindVLA-U1：統(tǒng)一視覺語言動(dòng)作架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)理解后規(guī)劃。

港中文李鴻升團(tuán)隊(duì)論文 MindVLA-U1：VLA 不再輸給 VA，語言真正進(jìn)入自動(dòng)駕駛決策

MindVLA-U1：統(tǒng)一視覺語言動(dòng)作架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)理解后規(guī)劃。

作者丨鄭佳美

編輯丨馬曉寧

在自動(dòng)駕駛進(jìn)入大模型時(shí)代之后，行業(yè)正在從傳統(tǒng)的“感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制”模塊化流水線，逐步轉(zhuǎn)向端到端智能系統(tǒng)。

過去，VA 模型能夠直接從視覺輸入生成駕駛軌跡，在規(guī)劃精度和實(shí)時(shí)性上表現(xiàn)突出，但它們更多依賴隱式視覺特征，很難清楚解釋“為什么這樣開”，也難以處理那些需要語義理解和常識(shí)推理的長尾場(chǎng)景。

比如車輛行駛在狹窄居民區(qū)道路上，兩側(cè)停滿車輛，前方可能有行人突然從車縫中出現(xiàn)；又比如在無保護(hù)左轉(zhuǎn)路口，系統(tǒng)不僅要判斷對(duì)向來車速度，還要理解讓行關(guān)系和潛在風(fēng)險(xiǎn)；再比如施工區(qū)域、臨停車輛、單純依靠視覺到軌跡的映射往往不夠，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還需要像人類司機(jī)一樣理解場(chǎng)景含義，再把理解轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的連續(xù)控制動(dòng)作。

在這種背景下，VLA 被認(rèn)為是更接近“會(huì)理解、會(huì)解釋、會(huì)行動(dòng)”的自動(dòng)駕駛方向，但此前很多 VLA 方法又面臨一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：語言能力引入后，規(guī)劃精度、動(dòng)作連續(xù)性和推理速度往往難以同時(shí)保證。

正是在這種行業(yè)矛盾下，香港中文大學(xué) MMLab、理想汽車和清華大學(xué)的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)提出了《MindVLA-U1: VLA Beats VA with Unified Streaming Architecture for Autonomous Driving》這項(xiàng)研究。

研究試圖回答一個(gè)關(guān)鍵問題：自動(dòng)駕駛中的語言理解，究竟能不能真正幫助動(dòng)作規(guī)劃，而不是只作為解釋文本存在。圍繞這一問題，研究團(tuán)隊(duì)沒有簡單地?cái)U(kuò)大模型規(guī)模，而是從架構(gòu)接口入手，把視覺、語言、車輛狀態(tài)、歷史記憶和動(dòng)作生成統(tǒng)一到同一個(gè) VLM backbone 中，讓模型既能理解道路場(chǎng)景，也能直接生成連續(xù)駕駛軌跡。

更重要的是，研究通過 Intent-CFG 讓語言側(cè)預(yù)測(cè)出的駕駛意圖參與軌跡生成，通過 streaming memory 讓模型像真實(shí)車輛一樣逐幀處理連續(xù)視頻流，并通過快 / 慢推理路徑在實(shí)時(shí)控制和語義推理之間切換。

也就是說，當(dāng)?shù)缆穲?chǎng)景簡單時(shí)，系統(tǒng)可以快速給出動(dòng)作；當(dāng)場(chǎng)景復(fù)雜、風(fēng)險(xiǎn)較高或需要解釋時(shí)，系統(tǒng)可以保留語言推理能力，再生成更有語義依據(jù)的駕駛軌跡。這使得研究不只是一次模型指標(biāo)提升，更是在探索自動(dòng)駕駛從“看見后執(zhí)行”走向“理解后行動(dòng)”的一種新架構(gòu)路線。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2605.12624

當(dāng) VLA 開始超過 VA

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MindVLA-U1 在 WOD-E2E 自動(dòng)駕駛 benchmark 上取得了較強(qiáng)的整體規(guī)劃效果，尤其是在加入 RL 后，驗(yàn)證集 RFS 達(dá)到 8.20，而人類駕駛參考軌跡的 RFS 是 8.13，說明模型在開放環(huán)評(píng)測(cè)中生成的軌跡質(zhì)量已經(jīng)超過人類駕駛參考，體現(xiàn)出研究團(tuán)隊(duì)提出的統(tǒng)一 VLA 架構(gòu)在軌跡規(guī)劃上的優(yōu)勢(shì)。雷峰網(wǎng)

在官方測(cè)試集中，MindVLA-U1 + RL 的 RFS 達(dá)到 7.87，取得最高表現(xiàn)，同時(shí) RFS-GT ADE 達(dá)到 1.09 / 2.66 m，軌跡誤差低于多數(shù)已有 VA 和 VLA 方法，說明這種方法并不是只在驗(yàn)證集上有效，在隱藏測(cè)試集上也具有較好的泛化能力。

語言對(duì)動(dòng)作的影響也得到了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，普通 MindVLA-U1 的 RFS 是 7.83，加入 NTP 預(yù)測(cè) intent 后，RFS 提升到 7.92，說明語言側(cè)預(yù)測(cè)出的駕駛意圖可以通過 Intent-CFG 引導(dǎo)連續(xù)軌跡生成，使語言信息真正進(jìn)入動(dòng)作生成過程，而不是只作為解釋或附加輸出存在。雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))

流式記憶模塊同樣表現(xiàn)出明顯作用，chunk-wise 單幀訓(xùn)練的 RFS 是 7.69，streaming training 提升到 7.73，streaming + memory 進(jìn)一步提升到 7.83，說明僅僅按幀進(jìn)行流式訓(xùn)練還不夠，加入歷史記憶后，模型能夠更好利用時(shí)間上下文，從而改善連續(xù)駕駛場(chǎng)景中的長期規(guī)劃效果，同時(shí)長時(shí)間軌跡預(yù)測(cè)中的 ADE 也整體下降，例如 25 s 序列 ADE 從 1.54 降到 1.50。

快 / 慢路徑實(shí)驗(yàn)說明，慢路徑可以保留語言推理能力，更適合復(fù)雜場(chǎng)景或安全敏感場(chǎng)景，快路徑則跳過語言生成，直接進(jìn)行動(dòng)作規(guī)劃，在保持較好規(guī)劃質(zhì)量的同時(shí)讓推理速度接近 VA 方法，表明 VLA 模型不一定只能“慢而重”，也可以通過不同推理模式在語義理解和實(shí)時(shí)控制之間切換。

模型規(guī)模實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明，性能提升并不只依賴更大的 VLM backbone，不同尺寸下結(jié)果并不是越大越好，其中 2B 左右表現(xiàn)較好，9B 模型在默認(rèn)訓(xùn)練設(shè)置下沒有明顯優(yōu)勢(shì)，延長訓(xùn)練后 9B 有一定恢復(fù)，說明當(dāng)前瓶頸不只是模型大小，還包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模、訓(xùn)練時(shí)長、動(dòng)作接口設(shè)計(jì)和任務(wù)適配方式等因素。

總體來看，研究結(jié)果表明，MindVLA-U1 的優(yōu)勢(shì)來自多個(gè)部分共同作用，包括統(tǒng)一的視覺語言動(dòng)作 backbone、連續(xù)動(dòng)作生成方式、Intent-CFG 語言到動(dòng)作橋接、流式記憶機(jī)制、快 / 慢推理路徑以及 RL 后訓(xùn)練，這些設(shè)計(jì)共同改善了 VLA 在自動(dòng)駕駛軌跡規(guī)劃中的精度、泛化能力、實(shí)時(shí)性和語義可控性。

讓模型像真實(shí)車輛一樣連續(xù)感知

實(shí)驗(yàn)經(jīng)過方面，研究基于 WOD-E2E 數(shù)據(jù)集展開，數(shù)據(jù)來自真實(shí)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，每段駕駛片段約 20 秒，并且包含多攝像頭 360° 視覺輸入，因此能夠覆蓋車輛周圍不同方向的環(huán)境信息。

由于數(shù)據(jù)集中包含較多長尾場(chǎng)景，研究團(tuán)隊(duì)可以用它測(cè)試模型在復(fù)雜駕駛情況中的軌跡規(guī)劃能力，而不是只驗(yàn)證模型在普通、規(guī)則、容易預(yù)測(cè)場(chǎng)景中的表現(xiàn)。

主要評(píng)測(cè)內(nèi)容集中在兩個(gè)方面，一方面評(píng)測(cè)模型預(yù)測(cè)軌跡的質(zhì)量，使用 RFS 衡量預(yù)測(cè)軌跡是否符合人類評(píng)審偏好，使用 ADE 衡量預(yù)測(cè)軌跡和參考軌跡之間的距離誤差，另一方面也評(píng)估語言輸出質(zhì)量，例如 VQA 的 BLEU 和 ROUGE，用來判斷模型在保留駕駛規(guī)劃能力的同時(shí)，是否還能維持語言理解和回答能力。

模型輸入包括當(dāng)前多視角圖像、車輛自身歷史狀態(tài)、文本問題或語言提示、歷史 streaming memory，以及帶噪聲的動(dòng)作 token，這些信息共同進(jìn)入模型，使模型既能看到當(dāng)前道路環(huán)境，又能利用車輛歷史運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和之前幀中保留下來的時(shí)序信息。

模型輸出包括語言回答和連續(xù)駕駛軌跡，二者由同一個(gè)共享 backbone 完成，不是先用一個(gè)模塊做語言理解，再交給另一個(gè)獨(dú)立模塊規(guī)劃動(dòng)作，也不是把動(dòng)作表示成離散坐標(biāo) token，而是直接生成連續(xù)軌跡，這樣可以減少離散化帶來的精度損失。

統(tǒng)一 backbone 設(shè)計(jì)中，視覺、語言、車輛狀態(tài)、記憶、動(dòng)作 token 會(huì)一起進(jìn)入 VLM backbone，語言通過自回歸方式生成，動(dòng)作通過 flow-matching 方式生成，兩類任務(wù)共享模型表示，使語義理解和動(dòng)作規(guī)劃能在同一模型內(nèi)部結(jié)合。

流式記憶設(shè)計(jì)中，模型不是一次性輸入固定長度視頻片段，而是每次只處理當(dāng)前幀，歷史信息通過 FIFO memory 保存，memory 會(huì)隨著車輛運(yùn)動(dòng)進(jìn)行對(duì)齊，每一幀處理后，模型還會(huì)寫入新的 memory，從而讓歷史上下文在連續(xù)駕駛過程中不斷傳遞，這種方式更接近真實(shí)自動(dòng)駕駛中的連續(xù)視頻流，也減少了重復(fù)處理多幀視頻帶來的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

Intent-CFG 設(shè)計(jì)中，模型先預(yù)測(cè)當(dāng)前駕駛意圖，例如直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等，再把這個(gè) intent 作為條件，引導(dǎo)動(dòng)作擴(kuò)散過程，并通過 CFG 讓 intent 對(duì)軌跡生成產(chǎn)生影響。

實(shí)驗(yàn)還對(duì)比了無 intent、軌跡派生 intent、GT intent 和模型預(yù)測(cè) intent，結(jié)果顯示模型預(yù)測(cè) intent 的效果最好，說明由語言側(cè)預(yù)測(cè)出的駕駛意圖更能幫助模型生成合理軌跡。

快/慢推理設(shè)計(jì)中，vqa_first 表示先語言推理再動(dòng)作規(guī)劃，action_first 表示先動(dòng)作規(guī)劃再生成語言解釋，action_only 表示只生成動(dòng)作不生成語言，不同模式共享同一套模型權(quán)重，因此部署時(shí)可以根據(jù)場(chǎng)景復(fù)雜度選擇推理方式，簡單場(chǎng)景中使用更快的動(dòng)作路徑，復(fù)雜或安全敏感場(chǎng)景中保留語言推理能力。

最后，在監(jiān)督訓(xùn)練后，研究人員進(jìn)一步使用 RL 優(yōu)化模型，獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)主要來自 RFS，使模型生成的軌跡更符合人類評(píng)審偏好，并最終取得驗(yàn)證集和測(cè)試集上的最好結(jié)果。

自動(dòng)駕駛 VLA 接口的重構(gòu)

實(shí)驗(yàn)意義在于重新解釋 VLA 過去落后 VA 的原因，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，VLA 過去規(guī)劃效果差，并不是因?yàn)檎Z言天然會(huì)傷害控制能力，而是因?yàn)榻涌谠O(shè)計(jì)不合理，例如一些方法把本來需要保持高精度的連續(xù)軌跡離散成語言 token，導(dǎo)致動(dòng)作表達(dá)受到 token 精度限制，也有一些方法把語言模塊和動(dòng)作模塊分離得太遠(yuǎn)，使語言理解結(jié)果難以真正影響軌跡規(guī)劃，還有一些方法在時(shí)間建模上依賴固定視頻 chunk，容易造成計(jì)算冗余和片段邊界不連續(xù)。

基于這種判斷，MindVLA-U1 證明 VLA 可以同時(shí)兼顧理解和控制，模型既保留語言理解能力，又保留連續(xù)動(dòng)作生成能力，不需要為了獲得語言接口而犧牲軌跡精度，也不需要在推理時(shí)把語言模塊完全丟掉。

更重要的是，研究讓語言真正進(jìn)入駕駛決策過程，過去很多 VLA 雖然擁有語言頭，但語言并沒有明確影響動(dòng)作，更多只是作為解釋或輔助輸出存在，而 MindVLA-U1 通過 Intent-CFG 建立了語言到動(dòng)作的可測(cè)量路徑，使駕駛意圖不只是對(duì)結(jié)果的說明，而是能夠改變軌跡生成方向，從而讓語言側(cè)理解對(duì)連續(xù)控制產(chǎn)生實(shí)際作用。

研究也更適合真實(shí)自動(dòng)駕駛部署，因?yàn)檎鎸?shí)駕駛是連續(xù)視頻流，而不是固定長度片段，streaming memory 能讓模型按幀處理場(chǎng)景，同時(shí)保留歷史上下文，并減少重復(fù)處理多幀視頻帶來的計(jì)算浪費(fèi)，使模型更接近真實(shí)車輛持續(xù)感知和持續(xù)規(guī)劃的工作方式。

快/慢系統(tǒng)統(tǒng)一方案也是重要意義之一，簡單場(chǎng)景可以走 action_only 快路徑，直接生成動(dòng)作以滿足實(shí)時(shí)控制需求，復(fù)雜場(chǎng)景可以走帶語言推理的慢路徑，讓模型在安全敏感或語義復(fù)雜情境中進(jìn)行更充分分析，一個(gè)模型即可覆蓋不同計(jì)算需求，有助于實(shí)際部署中平衡實(shí)時(shí)性和安全性。

整體來看，研究推動(dòng)了自動(dòng)駕駛 VLA 架構(gòu)發(fā)展，其重點(diǎn)不是單個(gè)模塊改進(jìn)，而是統(tǒng)一語言、視覺、記憶、動(dòng)作的整體接口，為后續(xù)自動(dòng)駕駛模型設(shè)計(jì)提供了參考價(jià)值。

同時(shí)，研究也留下進(jìn)一步探索空間，當(dāng)前主要是開放環(huán)評(píng)測(cè)，還沒有充分驗(yàn)證閉環(huán)駕駛表現(xiàn)，目前只使用了較簡單的 3 類 intent，MindLabel 中更豐富的 20 類 intent、軌跡評(píng)價(jià) QA、CoT rationale 還沒有充分利用，后續(xù)仍可以繼續(xù)提升長尾場(chǎng)景處理能力、多模態(tài)動(dòng)作選擇能力和閉環(huán)安全性。

MindVLA-U1 背后的研究者

這篇論文的通訊作者為李鴻升，香港中文大學(xué)電子工程系 Multimedia Laboratory 副教授，同時(shí)兼任香港中文大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系副教授，并將于 2026 年 8 月 1 日起晉升為正教授。

他于 2006 年獲得華東理工大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，2006 年至 2007 年在上海交通大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)方向?qū)W習(xí)，隨后進(jìn)入美國 Lehigh University 攻讀博士，并于 2012 年獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。

職業(yè)經(jīng)歷上，他曾在電子科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院擔(dān)任副教授，之后在香港中文大學(xué)電子工程系先后擔(dān)任博士后、研究助理教授和助理教授，并自 2022 年 7 月起擔(dān)任副教授。研究方向上，他長期關(guān)注計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)影像、深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)學(xué)習(xí)、生成模型、具身智能和機(jī)器人操作等領(lǐng)域。

學(xué)術(shù)成果方面，他在 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、AAAI 等頂級(jí)會(huì)議持續(xù)發(fā)表成果，2025 年有 13 篇成果被 NeurIPS 接收、3 篇被 EMNLP 主會(huì)接收、7 篇被 ICCV 接收、4 篇被 ACL 接收、3 篇被 ICML 接收、11 篇被 CVPR 接收，2026 年有 3 篇成果被 ACL 接收，并有 27 篇成果被 ICML、CVPR、ICLR、AAAI 接收。

他還曾獲得過 2025 年香港中文大學(xué) Research Excellence Award、2021 年香港中文大學(xué) Young Researcher Award、2020 年 IEEE Circuits and System Society Outstanding Young Author Award，并在 2022 年、2023 年、2024 年獲得 AI 2000 計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最具影響力學(xué)者榮譽(yù)提名，2022 年至 2025 年入選斯坦福大學(xué)全球前 2% 頂尖科學(xué)家榜單。

除此之外，他的團(tuán)隊(duì)曾獲得 ActivityNet Challenge 2020 時(shí)空動(dòng)作定位 AVA 賽道冠軍、ImageNet Video Object Detection Challenge 2015 冠軍，以及 ImageNet Video Object Detection / Tracking Challenge 2016 冠軍，近年研究覆蓋網(wǎng)頁生成評(píng)測(cè)、移動(dòng) GUI 智能體、多模態(tài)數(shù)學(xué)推理、圖像生成、視覺生成編輯、自動(dòng)駕駛場(chǎng)景生成和具身智能等方向。

參考鏈接：https://www.ee.cuhk.edu.hk/~hsli/

另一位通訊作者為朱本金（Benjin Zhu），目前是理想汽車的研究科學(xué)家，同時(shí)在清華大學(xué)從事博士后研究，合作導(dǎo)師為代季峰教授。

他于 2025 年在香港中文大學(xué)電子工程系獲得博士學(xué)位，博士期間隸屬于 Multimedia Lab，導(dǎo)師為李鴻升教授和王曉剛教授，并于 2018 年在華南理工大學(xué)獲得軟件工程學(xué)士學(xué)位。

職業(yè)經(jīng)歷方面，他曾于 2019 年 1 月至 2021 年 5 月在曠視研究院擔(dān)任研究員，研究方向包括端到端目標(biāo)檢測(cè)、無監(jiān)督 / 自監(jiān)督學(xué)習(xí)和研究基礎(chǔ)設(shè)施，2025 年 5 月起在理想汽車擔(dān)任高級(jí)研究工程師，主要關(guān)注世界模型、視覺語言動(dòng)作模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

他聚焦視覺語言動(dòng)作模型、擴(kuò)散模型、世界模型和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。學(xué)術(shù)成果方面，他參與了多項(xiàng)計(jì)算機(jī)視覺、三維感知和自動(dòng)駕駛相關(guān)研究，成果曾被 ICCV、ECCV、CVPR 等國際頂級(jí)會(huì)議接收。

除此之外，他還曾獲得 WAD CVPR 2019 首屆 nuScenes 3D 目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)賽冠軍，并對(duì)多個(gè)開源計(jì)算機(jī)視覺框架作出重要貢獻(xiàn)，相關(guān)框架覆蓋三維檢測(cè)、視覺任務(wù)實(shí)驗(yàn)管理和通用深度學(xué)習(xí)研究基礎(chǔ)設(shè)施。