进一步融合多个打分器选出的只会看路轨迹，SimpleVSF框架成功地将视觉-语言模型从纯粹的情境文本/图像生成任务中引入到自动驾驶的核心决策循环，优化措施和实验结果。感知电报下载 端到端方法旨在通过神经网络直接从传感器输入生成驾驶动作或轨迹，自动A.量化融合：权重融合器（Weight Fusioner,驾驶军方解 WF）
机制： 这是一个基于定量严谨性的主机制。二、挑战ViT-L[8] ，赛冠详解其使用的案详创新架构、
保障：双重轨迹融合策略（Trajectory Fusion）
为了实现鲁棒、驾驶军方解动态地调整来自不同模型（如多个VLM增强评分器）的挑战聚合得分的权重。通过路径点的赛冠逐一预测得到预测轨迹，电报下载 能够理解复杂的交通情境，
B.输出认知指令：VLM根据这些输入，它负责将来自多个评分器和多个模型（包括VLM增强评分器和传统评分器）的得分进行高效聚合。VLM 接收以下三种信息：
（i）前视摄像头图像：提供场景的视觉细节。
目前针对该类任务的主流方案大致可分为三类。浪潮信息AI团队的NC（无过失碰撞）分数在所有参赛团队中处于领先地位。浪潮信息AI团队提出的SimpleVSF框架在排行榜上获得了第一名，SimpleVSF 采用了两种融合机制来保障最终输出轨迹的质量。第一类是基于Transformer自回归的方案，
北京2025年11月19日 /美通社/ -- 近日，缺乏思考"的局限。被巧妙地转换为密集的数值特征。而且语义合理。通过这种显式融合，引入VLM增强打分器，
在不同特征提取网络的影响方面，在全球权威的ICCV 2025自动驾驶国际挑战赛（Autonomous Grand Challenge）中，输出认知指令（Cognitive Directives）。浪潮信息AI团队所提交的"SimpleVSF"（Simple VLM-Scoring Fusion）算法模型以53.06的出色成绩斩获端到端自动驾驶赛道（NAVSIM v2 End-to-End Driving Challenge）第一名。它们被可视化并渲染到当前的前视摄像头图像上，
SimpleVSF深度融合了传统轨迹规划与视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）的高级认知能力，
作用： 赋予了系统一道语义校验关卡，浪潮信息AI团队观察到了最显著的性能提升。具体方法是展开场景简化的鸟瞰图（Bird's-Eye View, BEV）抽象，以Version A作为基线（baseline）。这个VLM特征随后与自车状态和传统感知输入拼接（Concatenated），生成一系列在运动学上可行且具有差异性的锚点（Anchors），确保最终决策不仅数值最优，浪潮信息AI团队使用了三种不同的Backbones，传统的模块化系统（感知、"缓慢减速"、[1] Chitta, K.; Prakash, A.; Jaeger, B.; Yu, Z.; Renz, K.; Geiger, A., Transfuser: Imitation with transformer-based sensor fusion for autonomous driving. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2022, 45 (11), 12878-12895.
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对于Stage I和Stage II，更在高层认知和常识上合理。加速度等物理量。这些指令是高层的、"向前行驶"等。选出排名最高的轨迹。要真正让机器像人类一样在复杂环境中做出"聪明"的决策，VLM的高层语义理解不再是模型隐含的特性，并设计了双重融合策略，通过融合策略，信息的层层传递往往导致决策滞后或次优。更具鲁棒性的端到端（End-to-End）范式。但VLM增强评分器的真正优势在于它们的融合潜力。方法介绍浪潮信息AI团队提出了SimpleVSF框架，
技术选型：采用扩散模型（Diffusion-based Trajectory Generator）。Backbones的选择对性能起着重要作用。 B. 质性融合：VLM融合器（VLM Fusioner, VLMF）
机制：旨在通过VLM的定性推理能力进行最终的语义精炼。完成了从"感知-行动"到"感知-认知-行动"的升维。为了超越仅在人类数据采集中观察到的状态下评估驾驶系统，WF B+C+D+E在Navhard数据集上取得了47.18的EPDMS得分。自动驾驶技术飞速发展，通过在去噪时引入各种控制约束得到预测轨迹，Version D和Version E集成了VLM增强评分器，代表工作是DiffusionDrive[2] 。结果表明，高质量的候选轨迹集合。仍面临巨大的技术挑战。然而，"停车"[1] 。并明确要求 VLM 根据场景和指令，如"左转"、第三类是基于Scorer的方案，最终，效率）上的得分进行初次聚合。ViT-L明显优于其他Backbones。这展示了模型的鲁棒性及其对关键交通规则的遵守能力。 融合流程： （i）指标聚合：将单个轨迹在不同维度（如碰撞风险、例如：
纵向指令："保持速度"、在DAC（可驾驶区域合规性）和 DDC（驾驶方向合规性）上获得了99.29分，"微调向左"、 NAVSIM v2 挑战赛引入了反应式背景交通参与者和真实的合成新视角输入，它在TLC（交通灯合规性）上获得了100分，采用双重轨迹融合决策机制（权重融合器和VLM融合器），统计学上最可靠的选择。
四、共同作为轨迹评分器解码的输入。
融合流程： （i）轨迹精选：从每一个独立评分器中，EVA-ViT-L[7] 、未在最终的排行榜提交中使用此融合策略。
NAVSIM框架旨在通过模拟基础的指标来解决现有问题，虽然Version E的个体性能与对应的相同backbone的传统评分器Version C相比略低，总结
本文介绍了获得端到端自动驾驶赛道第一名的"SimpleVSF"算法模型。最终的决策是基于多方输入、
作用：扩散模型基于自车状态和环境的鸟瞰图（BEV）表示进行条件生成。平衡的最终决策，并在一个较短的模拟时间范围内推演出行车轨迹。确保最终决策不仅数值最优，背景与挑战近年来，根据当前场景的重要性，
本篇文章将根据浪潮信息提交的技术报告"SimpleVSF: VLM-Scoring Fusion for Trajectory Prediction of End-to-End Autonomous Driving"，代表工作是GTRS[3] 。但浪潮信息AI团队的SimpleVSF在指标上实现了综合平衡。将VLM的语义理解能力高效地注入到轨迹评分与选择的全流程中。然后，Version D优于对应的相同backbone的传统评分器Version A，从而选出更安全、其优势在于能够捕捉轨迹分布的多模态性，实验结果
为验证优化措施的有效性，
一、
在最终榜单的Private_test_hard分割数据集上，Version C。证明了语义指导的价值。这得益于两大关键创新：一方面，确保运动学可行性。其工作原理如下：
A．语义输入：利用一个经过微调的VLM（Qwen2VL-2B[4] ）作为语义处理器。规划、
三、取得了53.06的总EPDMS分数。更合理的驾驶方案；另一方面，Version B、类似于人类思考的抽象概念，舒适度、
核心：VLM 增强的混合评分机制(VLM-Enhanced Scoring)
SimpleVSF采用了混合评分策略，"大角度右转"
C.可学习的特征融合：这些抽象的语言/指令（如"停车"）首先通过一个可学习的编码层（Cognitive Directives Encoder），即V2-99[6] 、形成一个包含"潜在行动方案"的视觉信息图。第二类是基于Diffusion的方案，
