小米VLA负责人：安全始终是小米辅助驾驶的核心考量

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　　陈龙表示，传统模仿学习仅能复现人类驾驶行为，而强化学习通过设定“安全奖励函数”，让模型理解行为后果，从而形成更符合防御性驾驶原则的决策逻辑。例如，新系统支持AES（自动紧急转向）功能，最多可连续执行两次避让动作，配合升级的AEB系统，进一步强化主动安全表现。

　　值得注意的是，小米坚持自研具身基座模型，从大语言模型预训练阶段即筛选高质量数据，并融入驾驶与机器人任务专项训练，确保算法逻辑符合安全规范。陈龙强调：“当前辅助驾驶的核心仍是算法问题，硬件与算力只是弥补软件暂时不足的补充手段。”小米明确将算法置于技术优先级首位，所有创新均以提升用户安心感为最终目标。

　　【CNMO科技消息】近日，小米智能驾驶VLA技术负责人陈龙博士接受凤凰网科技专访，强调“安全与用户体验始终是小米辅助驾驶的核心考量”。他指出，新版本不仅延续了1000万Clips端到端架构的基础能力，更通过引入强化学习，在世界模型构建的虚拟环境中训练系统自主探索最优驾驶策略，显著提升对极端场景（如行人横穿、突发加塞）的预判与应对能力。

　　面向高阶智驾，小米将VLA（视觉-语言-行为模型）视为通往L3/L4的关键路径。VLA通过语言模态赋予系统可解释性，能向用户清晰说明决策依据（如“前方车辆可能变道，已减速”），同时借助大模型预训练获得的通识推理能力，有效处理未见过的长尾场景，弥补纯端到端模型的认知短板。

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