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。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...
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。
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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