强化学习

VLA 模型通过行为克隆学习驾驶策略，但受限于模仿学习无法探索专家分布之外的高质量策略。ExploreVLA 提出统一的理解-生成框架：用未来 RGB + 深度图生成作为密集世界建模目标，再利用世界模型的图像预测不确定性作为内在探索奖励，通过安全门控的 GRPO 优化策略。在 NAVSIM 上达到 93.7 PDMS 和 88.8 EPDMS。

当前 VLM 驾驶方案要么直接输出规划缺失 CoT 推理，要么将感知-预测-规划割裂为独立模块缺乏协同。AutoDrive-P³ 提出统一链式思维框架，通过 P³-CoT 数据集构建感知→预测→规划的结构化推理链，再用 P³-GRPO 算法进行分层渐进式强化微调——将奖励从规划反传到感知和预测模块，实现三模块联合优化。在 NAVSIM 上达到 89.9 EPDMS，nuScenes 上取得最低碰撞率。