论文精读:Drive-JEPA — Video JEPA 预训练 + 多模态轨迹蒸馏的端到端驾驶
Drive-JEPA(2026)指出端到端驾驶的两个瓶颈:(1) 视频世界模型预训练收益有限;(2) 每场景只有一条人类轨迹,多模态监督稀缺。它用 V-JEPA(而非生成式世界模型)在 208 小时驾驶视频上自监督预训练 ViT 编码器,得到规划对齐的表征;再用基于仿真器的「多模态轨迹蒸馏」把多样伪教师轨迹蒸馏进 proposal-centric 规划器,并以动量感知选择抑制帧间抖动。NAVISIM v1 达 93.3 PDMS、v2 达 87.8 EPDMS 双榜 SOTA,仅前视相机+轻量 transformer 即在无感知设定下超此前 SOTA 3 PDMS。