论坛背景

近两年来，自动驾驶领域正经历着深刻的技术变革。一方面，数据驱动的大模型技术已从最初的感知环节扩展到"感知-预测-规划"全技术栈，端到端架构正从实验室原型走向量产落地；另一方面，生成式世界模型（World Model）与视觉-语言-动作模型（VLA）的突破性进展，让自动驾驶系统首次具备了"想象"与"推理"的潜力。面对多条技术路线并进的发展态势，行业亟需厘清：想要突破自动驾驶"最后10%"，下一步究竟该走向何方？

在此背景下，2025年7月5日，由中国汽车工程学会（CSAE）指导，清华大学车辆与运载学院与香港大学计算机系联合主办的“自动驾驶的下半场：如何实现可靠的端到端自动驾驶”青年学者论坛在清华大学成功举办。作为CSAE行知学院·青年学术前沿论坛的首场活动，本次论坛采取“线下+线上”融合方式，吸引100余位来自学术界和产业界的专家学者到场交流，150余位中国汽车工程学会会员和青年学者线上参会。通过“汽车学会”、“清华大学车辆学院”等视频号平台观看直播的人数突破1.2万。论坛由清华大学车辆学院周伟韬和香港大学计算机系俞海宝共同发起并主持。

论坛邀请嘉宾

本次论坛特别邀请清华大学车辆与运载学院杨殿阁教授作为致辞嘉宾，杨殿阁教授在自动驾驶关键传感器，感知算法，自动驾驶地图和可信赖自动驾驶领域有丰富研究成果。论坛同时邀请了一批在自动驾驶基础技术、人工智能领域作出开创性贡献的顶尖青年学者与行业领袖，他们不仅深耕理论研究，更将创新成果成功转化为产业应用，他们提出的方法论已成为当前国内外主流自动驾驶系统的关键技术基础：

（1）清华大学赵行教授提出的“VLA+端到端”双系统架构已在理想汽车量产系统中大规模应用；

（2）香港大学李弘扬教授提出的端到端模型架构UniAD开启了近年来国内外端到端自动驾驶大规模应用的浪潮；

（3）滴滴自动驾驶史少帅博士提出的PointRCNN系列方法是自动驾驶三维场景感知的奠基性工作；

（4）上海交大严骏驰教授提出的Bench2Drive评测方法成为当前端到端自动驾驶模型评测的通用基准；

（5）小米汽车陈龙博士提出的LINGO、GAIA等一系列多模态自动驾驶大模型架构在业内产生了广泛影响；

（6）香港大学严鑫涛教授提出的AI驱动自然对抗自动驾驶测试模型是当前加速测试的标准方法，被选为《Nature》封面文章。

论坛主要内容

清华大学车辆与运载学院杨殿阁教授在开幕致辞中指出，自动驾驶技术正从“可用”迈向“可靠”，而最后10%的可靠性提升需要学术界与产业界深度协同，构建新型技术范式。期待以本次论坛为契机，凝聚共识破解行业瓶颈，推动智慧、安全的自动驾驶技术发展。

杨殿阁致辞

在主旨报告环节，论坛嘉宾围绕自动驾驶基础模型结构、世界模型、安全性验证等核心议题展开深入探讨。赵行教授在自动驾驶规划问题中验证了Scaling Law的存在，并提出VLM是通向L4自动驾驶的关键技术，通过DriveVLM-Dual的双系统架构可以实现VLM与自动驾驶端到端模型的动态融合；李弘扬教授认为世界引擎（World Engine）技术有望在行为仿真和传感器仿真两个层面共同实现对于自动驾驶长尾场景的可靠生成，并可应用于大规模强化学习训练中，是实现下一代自动驾驶的关键技术；史少帅博士针对端到端及VLM技术的下一阶段落地难题，提出共享VLM和端到端系统的视觉编码特征结果的端到端模型设计思路 (SOLVE-E2E)，并通过自监督的通用世界模型DriveX结构，实现了对场景的高层次理解，在多个自动驾驶任务上都取得了显著性能提升。严骏驰教授提出基于世界模型的强化学习方法是端到端自动驾驶模型进一步提升的重要范式，Think2Drive方法通过解耦环境理解与策略学习，首次实现了高效率、可扩展的端到端模型强化学习，并设计了针对端到端闭环可信评测的Bench2Drive方法；陈龙博士提出以生成式大模型为基础的认知驱动自动驾驶3.0框架是自动驾驶下一阶段的关键目标，该框架下，自动驾驶系统可以通过语言模型的通用知识（Common Sense）实现对长尾场景的推理，和安全、拟人驾驶行为的生成；严鑫涛教授介绍了“行为安全”（Behavior Safety）的概念，认为下一阶段自动驾驶系统的测试可以分为驾驶基础能力测试和驾驶智能性测试两个部分，通过构建AI驱动的自然对抗驾驶测试环境，可以实现对于自动驾驶安全性能的加速测试。

嘉宾主旨报告

论坛还邀请各位嘉宾进行圆桌讨论环节，主要精彩观点包括：

1. 视觉语言模型（VLA）的相关突破为自动驾驶解决长尾场景问题带来了前所未有的机遇，如何更好的在保证当前系统安全性下限的基础上，利用VLA模型的通用基础知识提升上限，将是下一阶段的重要探索方向。

2. 仿真技术仍然是高级别自动驾驶落地过程中必不可少的一环，该技术的最终落地需要大量工程实践，但随着自动驾驶系统的设计范式革新和性能逐渐提升，行为仿真和传感器仿真仍然存在大量尚未解决的科学问题。

3. 在自动驾驶产业的发展过程中，工业界仍然存在大量尚未解决的基础科学问题，学术界和工业界需要更加紧密的结合，与会嘉宾呼吁学术界的评价体系可更多倾向于鼓励面向产业实际问题的相关研究。

圆桌论坛

博士生研究展示

论坛特别设立博士生研究展示环节。新加坡南洋理工大学杨磊博士、北京理工大学钟佳儒博士分别作口头报告，分享在V2X感知与端到端自动驾驶的最新进展，来自清华大学、北京航空航天大学等院校的博士生进行了海报展示。

博士生研究展示环节

结语

本次论坛的成功举办，不仅为自动驾驶领域的技术攻坚提供了清晰的方向，更搭建了产学研深度协同的创新平台。与会专家一致认为，突破自动驾驶“最后10%”的可靠性瓶颈，需要学术界的前沿探索与产业界的工程实践形成合力。论坛成果和共识将总结并形成白皮书。未来，清华大学车辆学院、中国汽车工程学会将继续携手，推动VLA架构、世界模型、安全验证等关键技术的落地应用，助力我国在全球智能驾驶竞争中抢占战略制高点。

论坛合影

文：周伟韬

编辑：张肇甜

审核：罗禹贡、杨殿阁、张静一