在高阶自动驾驶技术演进中，视觉语言模型（VLM）与视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）成为核心技术支撑。两者虽同属多模态融合架构，但定位与能力边界差异显著，共同构建了 “理解 - 决策 - 行动” 的智能驾驶链路。

VLM 与 VLA 的核心区别在于能力维度的延伸。

VLM 聚焦 “感知与理解”，是自动驾驶的 “认知核心”，核心任务是实现视觉数据与语言信息的跨模态对齐。它接收摄像头、激光雷达等传感器数据，结合交通规则文本、导航指令等语言信息，完成场景语义解析、交通标识理解和自然语言交互等任务，让车辆从 “看清” 升级为 “看懂” 复杂路况。

而 VLA 则在理解基础上新增 “动作执行” 维度，形成 “感知 - 决策 - 行动” 闭环，直接输出转向、加速等控制指令，是连接认知与实操的 “执行核心”。

此外，VLM 对时序建模需求较弱，延迟敏感性中等；VLA 则需强时序建模能力，对实时响应要求极高，且必须融入安全约束设计。

技术路径上，VLM、VLA呈现 “递进式” 架构特征。

VLM 的技术核心是多模态融合与语义推理，通常采用 “视觉编码器 + 语言处理器” 双模块架构：视觉端通过 DINOv2、CLIP 等模型提取环境特征，语言端依托轻量化大语言模型处理文本指令，通过跨模态注意力机制构建统一特征空间。为适配车端部署，还需通过 MoE 稀疏架构等技术实现算力优化。

VLA 则在 VLM 基础上增设动作解码器模块，形成 “感知 - 理解 - 控制” 端到端架构。其技术重点包括三方面：一是引入 3D 高斯等空间表征技术提升环境感知精度；二是采用 Diffusion 扩散模型生成平滑驾驶轨迹；三是结合强化学习与人类反馈优化（RLHF）对齐人类驾驶偏好。理想 MindVLA、小鹏 XVLA 等量产方案均依托英伟达 Thor 等高性能芯片，通过 “快思考 + 慢思考” 双推理模式平衡实时性与决策合理性。

两者并非孤立存在，而是协同运作：VLM 为 VLA 提供场景理解与策略指导，VLA 的执行结果反向优化 VLM 的认知逻辑，共同推动自动驾驶从模块化架构向端到端智能进化。

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