OpenDriveLab ViRA 研究:视觉基础模型表征确实提升端到端驾驶，但目标选择是关键

OpenDriveLab · hf · 2026-10-16

东南大学与 OpenDriveLab（港大）论文提出 ViRA，一个与规划器无关的视觉表征对齐框架，在保持规划器架构与推理成本不变的前提下对齐视觉基础模型（VFM）表征与端到端驾驶规划器。三个发现：(1) VFM 引导的视觉表征在多样化端到端规划器上稳定提升驾驶性能，增益延伸到零样本闭环评测；(2) VFM 目标的选择对规划性能影响显著，同一 VFM 对不同规划器收益不同——预训练 VFM 编码器更能受益；(3) 辅助感知监督可降低对 VFM 目标选择的敏感性，把五个目标上的 EPDMS 分散度显著收窄。