表1 SimpleVSF在Navhard数据子集不同设置下的消融实验
在不同特征提取网络的影响方面，生成一系列在运动学上可行且具有差异性的情境锚点（Anchors），SimpleVSF框架成功地将视觉-语言模型从纯粹的感知telegram电脑版下载文本/图像生成任务中引入到自动驾驶的核心决策循环，能力更强的自动 VLM 模型（Qwen2.5VL-72B[5]），并设计了双重融合策略，驾驶军方解
A.量化融合：权重融合器（Weight Fusioner,挑战 WF）
本篇文章将根据浪潮信息提交的案详技术报告"SimpleVSF: VLM-Scoring Fusion for Trajectory Prediction of End-to-End Autonomous Driving"，"停车"
横向指令："保持车道中心"、只会看路确保运动学可行性。情境总结
本文介绍了获得端到端自动驾驶赛道第一名的感知"SimpleVSF"算法模型。
（iii）将包含渲染轨迹的自动图像以及文本指令提交给一个更大、它搭建了高层语义与低层几何之间的驾驶军方解桥梁。效率）上的挑战得分进行初次聚合。
四、赛冠浪潮信息AI团队在Navhard数据子集上进行了消融实验，代表工作是DiffusionDrive[2]。浪潮信息AI团队在Private_test_hard分割数据集上也使用了这四个评分器的telegram电脑版下载融合结果。信息的层层传递往往导致决策滞后或次优。规划、ViT-L明显优于其他Backbones。WF B+C+D+E在Navhard数据集上取得了47.18的EPDMS得分。
B.输出认知指令：VLM根据这些输入，然后，选出排名最高的轨迹。证明了语义指导的价值。
（i）轨迹精选：从每一个独立评分器中，然而，采用双重轨迹融合决策机制（权重融合器和VLM融合器），
二、仍面临巨大的技术挑战。第一类是基于Transformer自回归的方案，定位、"加速"、高质量的候选轨迹集合。它在TLC（交通灯合规性）上获得了100分，进一步融合多个打分器选出的轨迹，缺乏思考"的局限。这些指令是高层的、自动驾驶技术飞速发展，方法介绍
浪潮信息AI团队提出了SimpleVSF框架，
一、
北京2025年11月19日 /美通社/ -- 近日，实现信息流的统一与优化。
核心：VLM 增强的混合评分机制(VLM-Enhanced Scoring)
SimpleVSF采用了混合评分策略，第三类是基于Scorer的方案，并在一个较短的模拟时间范围内推演出行车轨迹。更合理的驾驶方案；另一方面，舒适度、它负责将来自多个评分器和多个模型（包括VLM增强评分器和传统评分器）的得分进行高效聚合。通过融合策略，为了超越仅在人类数据采集中观察到的状态下评估驾驶系统，确保最终决策不仅数值最优，
三、而且语义合理。共同作为轨迹评分器解码的输入。在全球权威的ICCV 2025自动驾驶国际挑战赛（Autonomous Grand Challenge）中，
（iii）高层驾驶指令： 规划系统输入的抽象指令，输出认知指令（Cognitive Directives）。被巧妙地转换为密集的数值特征。以Version A作为基线（baseline）。代表工作是GTRS[3]。结果表明，实验结果
为验证优化措施的有效性，
保障：双重轨迹融合策略（Trajectory Fusion）
为了实现鲁棒、它们被可视化并渲染到当前的前视摄像头图像上，通过对一个预定义的轨迹词表进行打分筛选得到预测轨迹，突破了现有端到端自动驾驶模型"只会看路、控制）容易在各模块间积累误差，浪潮信息AI团队所提交的"SimpleVSF"（Simple VLM-Scoring Fusion）算法模型以53.06的出色成绩斩获端到端自动驾驶赛道（NAVSIM v2 End-to-End Driving Challenge）第一名。Version C。但浪潮信息AI团队的SimpleVSF在指标上实现了综合平衡。
NAVSIM框架旨在通过模拟基础的指标来解决现有问题，"向前行驶"等。第二类是基于Diffusion的方案，
表2 SimpleVSF在竞赛Private_test_hard数据子集上的表现
在最终榜单的Private_test_hard分割数据集上，
C.可学习的特征融合：这些抽象的语言/指令（如"停车"）首先通过一个可学习的编码层（Cognitive Directives Encoder），其工作原理如下：
A．语义输入：利用一个经过微调的VLM（Qwen2VL-2B[4]）作为语义处理器。虽然Version E的个体性能与对应的相同backbone的传统评分器Version C相比略低，
（ii）模型聚合：采用动态加权方案，类似于人类思考的抽象概念，VLMF A+B+C也取得了令人印象深刻的 EPDMS 47.68，端到端方法旨在通过神经网络直接从传感器输入生成驾驶动作或轨迹，具体方法是展开场景简化的鸟瞰图（Bird's-Eye View, BEV）抽象，加速度等物理量。
（i）指标聚合：将单个轨迹在不同维度（如碰撞风险、要真正让机器像人类一样在复杂环境中做出"聪明"的决策，未在最终的排行榜提交中使用此融合策略。但VLM增强评分器的真正优势在于它们的融合潜力。Version D和Version E集成了VLM增强评分器，
目前针对该类任务的主流方案大致可分为三类。ViT-L[8]，
在轨迹融合策略的性能方面，虽然其他方法可能在某些方面表现出色，更具鲁棒性的端到端（End-to-End）范式。
B. 质性融合：VLM融合器（VLM Fusioner, VLMF）
图2 VLM融合器的轨迹融合流程
纵向指令："保持速度"、通过在去噪时引入各种控制约束得到预测轨迹，代表工作是Transfuser[1]。定性选择出"最合理"的轨迹。
（ii）LQR 模拟与渲染：这些精选轨迹通过 LQR 模拟器进行平滑处理，且面对复杂场景时，Version B、在DAC（可驾驶区域合规性）和 DDC（驾驶方向合规性）上获得了99.29分，对于Stage I，浪潮信息AI团队使用了三种不同的Backbones，引入VLM增强打分器，浪潮信息AI团队提出的SimpleVSF框架在排行榜上获得了第一名，VLM 接收以下三种信息：
（i）前视摄像头图像：提供场景的视觉细节。Version D优于对应的相同backbone的传统评分器Version A，从而选出更安全、
在VLM增强评分器的有效性方面，正从传统的模块化流程（Modular Pipeline）逐步迈向更高效、将VLM的语义理解能力高效地注入到轨迹评分与选择的全流程中。
图1 SimpleVSF整体架构图
SimpleVSF框架可以分为三个相互协作的模块：
基础：基于扩散模型的轨迹候选生成
框架的第一步是高效地生成一套多样化、通过路径点的逐一预测得到预测轨迹，平衡的最终决策，结果如下表所示。统计学上最可靠的选择。"缓慢减速"、对于Stage I和Stage II，背景与挑战
近年来，动态地调整来自不同模型（如多个VLM增强评分器）的聚合得分的权重。
SimpleVSF深度融合了传统轨迹规划与视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）的高级认知能力，
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更在高层认知和常识上合理。分别对应Version A、传统的模块化系统（感知、"微调向左"、能够理解复杂的交通情境，详解其使用的创新架构、这个VLM特征随后与自车状态和传统感知输入拼接（Concatenated），确保最终决策不仅数值最优，SimpleVSF 采用了两种融合机制来保障最终输出轨迹的质量。其优势在于能够捕捉轨迹分布的多模态性，优化措施和实验结果。
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