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端到端智驾研究：E2E强化学习与世界模型的协同交互向VLA范式演进

端到端智能驾驶的本质是借助大规模高质量人类驾驶数据实现驾驶行为的模仿。从技术路径看，基于模仿学习的模式虽可趋近人类驾驶水平，但难以突破人类能力的上限。另一方面，高质量场景数据的稀缺性与驾驶数据质量的不均衡性，使得端到端智能驾驶方案达到人类驾驶能力上限非常困难，

VLA（视觉-语言-动作模型）作为具身智能领域的关键新范式，能有效整合视觉信息、语言指令与行动决策，显著提升机器人对复杂环境的理解和适应能力，对推动机器人从单一任务执行向多样化场景自主决策的跨越至关重要，已成为当下学术界和工业界炙手可热的研究焦点。