小米陈龙专访:算法如何让辅助驾驶更安全、更个性化
在智能驾驶技术飞速迭代的浪潮中,小米发布的Xiaomi HAD增强版系统展现了其在辅助驾驶领域的突破性进展。这套系统不仅从传统的端到端模仿学习升级到了全新的“模仿学习+强化学习”范式,更创新性地引入VLA(视觉-语言-行为模型)技术,为攻克复杂场景下的决策难题提供了全新方向。
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小米智能驾驶VLA技术负责人陈龙介绍,此次增强版的核心突破在于学习机制的深度迭代。传统端到端系统依赖于海量驾驶视频进行模拟训练,而新版本通过世界模型构建的虚拟场景,让模型在反复试错中掌握最佳驾驶策略。这种“正向奖励+反向惩罚”机制,使系统在面对突发加塞、施工占道等极限场景时,决策逻辑更贴近人类防御性驾驶习惯,可靠性与安全性实现显著跃升。
强化学习的应用并非孤例。小米同步推进的世界模型技术,采用“道路环境数据+语言描述”的双输入模式,精准生成适配中国复杂路况的虚拟训练场景。例如,系统能通过语言描述理解不同城市的交通标识差异,进而在虚拟环境中精准模拟北京胡同的窄路会车、上海高架的匝道汇流等特色场景。这种“数据驱动+语言增强”的方案,有效弥合了仿真环境与真实道路的差距,为强化学习提供了高度拟真的演兵场。
VLA技术的引入,直指端到端模型的“黑盒”痛点。陈龙用“宝宝学说话”生动类比:传统端到端如同幼儿模仿发音却不解语义,而VLA通过语言模态的加持,让系统真正具备了“阅读理解”式的推理能力。当遇到训练数据中未出现的场景时,VLA可借助互联网通行数据(如交通规则、物理常识)进行逻辑推导,例如通过识别“圆形红底标识”判断禁止通行,或根据“右转必停”的交通规则调整操作。这种“理解式决策”能力,被行业普遍认为是实现L3/L4级自动驾驶的关键突破点。
在技术路径选择上,小米坚持采用自研基座模型的深度定制方案,而非直接移植开源模型。该模型从大语言模型(LLM)阶段就开始进行数据筛选,深度融合驾驶场景与机器人任务的专项训练,重点强化三维空间感知与推理能力。陈龙透露,这种“通用能力为基础、驾驶场景为重点”的设计理念,使模型既能精准适配车辆驾驶,也可扩展至机器人、家居等跨场景应用,逐步构建起“人车家全生态”的技术协同体系。
针对VLA可能带来的时延挑战,小米通过算力强化与模型优化双管齐下:一方面升级硬件基础设施保障推理速度,另一方面在语言模态输出端精简token,剔除冗余表达,仅保留关键决策信息。这种“效率优先”的优化策略,使系统在提升认知能力的同时,仍能保持流畅的交互体验。
在技术落地优先级排序中,小米明确将算法置于首位。陈龙引用特斯拉前AI负责人的观点指出,当前辅助驾驶的核心矛盾仍在软件层面,硬件与算力仅作为弥补算法短板的辅助手段。例如当算法无法通过纯视觉方案实现高精度感知时,可增配激光雷达提升可靠性;当VLA推理需要更复杂计算时,再通过算力升级保障响应速度。这种“软件定义硬件”的思路,体现了小米对技术本质的深刻理解。
作为较早参与端到端与VLA研发的科学家,陈龙的职业轨迹折射出中国智能驾驶领域的人才聚集趋势。这位35岁的前英国Wayve核心成员在对比国内外驾驶场景后发现,国内道路上电动车横穿、突发加塞等不可预测场景更密集,对系统灵活性与安全性的要求更为严苛。这种本土化需求,加上小米构建“人车家全生态”的愿景,最终促成其回国加入团队。他特别提及小米创始人亲自沟通的经历,强化了自身对品牌价值观的认同——这种“做感动人心的好产品”理念,与VLA技术“让AI落地物理世界”的追求高度契合。
随着Xiaomi HAD增强版随HyperOS 1.1系统推送至用户,小米的智能驾驶技术迈入全新阶段。从端到端到强化学习,从世界模型到VLA,这家以手机起家的科技企业正通过持续的技术深耕,在智能驾驶赛道上构建差异化竞争力。而陈龙带领的团队能否凭借“难但正确”的技术路线,在L3/L4级自动驾驶的终极目标上实现突破,将成为行业后续关注的焦点。
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