端到端智駕新SOTA|KnowVal：懂法律道德、有價(jià)值觀的智能駕駛系統(tǒng)

一個(gè)智能駕駛系統(tǒng)，在邁向高階自動(dòng)駕駛的過程中，應(yīng)當(dāng)具備何種能力？除了基礎(chǔ)的感知、預(yù)測、規(guī)劃、決策能力，如何對三維空間進(jìn)行更深入的理解？如何具備包含法律法規(guī)、道德原則、防御性駕駛原則等知識？如何進(jìn)行基本的視覺 - 語言推理？如何讓智能系統(tǒng)具備世界觀和價(jià)值觀？

來自北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所王勇濤團(tuán)隊(duì)的最新工作 KnowVal 給出了一種有效可行的方案。

• 論文標(biāo)題：KnowVal: A Knowledge-Augmented and Value-Guided Autonomous Driving System
• 論文鏈接：
• https://arxiv.org/abs/2512.20299

本工作提出了一種新型自動(dòng)駕駛系統(tǒng) KnowVal，該系統(tǒng)通過感知模塊與知識檢索模塊的協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)視覺 - 語言推理能力。

團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了涵蓋交通法規(guī)、防御性駕駛原則與道德考量的綜合駕駛知識圖譜，并為其開發(fā)了高效的基于大型語言模型的檢索機(jī)制。通過設(shè)計(jì)集成世界模型與價(jià)值模型的規(guī)劃器，從而實(shí)現(xiàn)價(jià)值對齊決策。同時(shí)構(gòu)建了人類偏好數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練價(jià)值模型。

實(shí)驗(yàn)表明，KnowVal 兼容現(xiàn)有的端到端和 VLA 方法，在 nuScenes 數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最低碰撞率，并在 Bench2Drive 基準(zhǔn)測試中取得了最先進(jìn)的性能表現(xiàn)。

KnowVal 系統(tǒng)框架：

開放三維感知與知識檢索

相互引導(dǎo)的視覺 - 語言推理

相比于當(dāng)前主流的端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和視覺 - 語言 - 動(dòng)作（VLA）系統(tǒng)，KnowVal 將視覺 - 語言范式升級為開放三維感知 - 知識檢索范式，并通過感知和檢索的相互引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)的視覺 - 語言推理：

檢索引導(dǎo)的開放世界感知

通過自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)Ｓ酶兄烷_放式三維感知，能夠抽取常見實(shí)例與長尾實(shí)例的 3D 目標(biāo)檢測結(jié)果與實(shí)例特征，以及面向開放世界的全場景占據(jù)柵格預(yù)測與體素特征，抽取特征保證了整個(gè)系統(tǒng)的特征傳遞與可導(dǎo)；同時(shí)，通過利用輕型 VLM 實(shí)現(xiàn)的抽象元素理解，能夠?qū)ι弦粫r(shí)間幀知識檢索分支要求的信息進(jìn)行補(bǔ)充，針對「是否是隧道、橋梁場景？是否是夜間場景？」等抽象概念進(jìn)行自然語言描述。

感知引導(dǎo)的知識圖譜檢索

將感知信息進(jìn)行自然語言化，對包含了法律法規(guī)、道德原則、防御性駕駛原則等知識的知識圖譜進(jìn)行檢索，得到多條相關(guān)性由高到低排列的知識條目以及其 Token。

基于世界預(yù)測和價(jià)值模型的軌跡規(guī)劃

通過規(guī)劃模塊和世界模型模塊的多輪迭代，得到多條候選自車軌跡、對應(yīng)的其他物體的運(yùn)動(dòng)預(yù)測與隱式世界狀態(tài)。價(jià)值模型以上述信息為輸入，針對每條候選軌跡和檢索得到的知識，進(jìn)行價(jià)值評估，最終選定規(guī)劃軌跡。

該系統(tǒng)的各個(gè)模塊之間保持了顯式結(jié)果和隱式特征的共同傳遞，是可端到端微調(diào)的 3D 視覺 - 語言 - 動(dòng)作框架。

駕駛知識圖譜構(gòu)建與知識檢索

作者團(tuán)隊(duì)收集了多樣化的駕駛相關(guān)資源——包括國家現(xiàn)行交通法律法規(guī)、防御性駕駛原則、道德準(zhǔn)則以及經(jīng)驗(yàn)知識訪談——并依據(jù)文本結(jié)構(gòu)構(gòu)建了初始的知識森林。

隨后利用大語言模型抽取實(shí)體并定義節(jié)點(diǎn)與邊，形成結(jié)構(gòu)化的知識圖譜。在推理過程中，KnowVal 生成富含三維感知信息的自然語言查詢，通過實(shí)體抽取、知識條目過濾與向量化，從知識圖譜中檢索相關(guān)條目，并按相關(guān)性降序進(jìn)行排序。

價(jià)值模型構(gòu)建與

基于價(jià)值模型的軌跡規(guī)劃

KnowVal 提供了一種與現(xiàn)有端到端和 VLA 模型兼容的改造方式，針對其軌跡規(guī)劃 Transformer 或 RNN 進(jìn)行改造，引入對自車查詢疊加的多條預(yù)設(shè)高斯噪聲和多樣性約束損失函數(shù)，使其具備生成多樣化候選軌跡的能力。

KnowVal 構(gòu)建了一個(gè)大規(guī)模駕駛價(jià)值偏好數(shù)據(jù)集，用以訓(xùn)練價(jià)值模型。數(shù)據(jù)集選取了多個(gè)自動(dòng)駕駛真實(shí)場景數(shù)據(jù)，通過規(guī)劃模型預(yù)測和隨機(jī)生成的方式獲取多條軌跡，并保存其相應(yīng)的場景狀態(tài)（隱式特征向量與顯式鳥瞰渲染圖），并利用前述的檢索方法得到多條知識，為每個(gè)軌跡 - 知識對進(jìn)行介于 -1 到 1 之間的價(jià)值評分標(biāo)注，最終得到包含 16 萬個(gè)軌跡 - 知識對的數(shù)據(jù)集。

模型推理時(shí)，該模塊以構(gòu)造的多條自車特征和感知得到的實(shí)例特征與作為查詢，以感知得到的全部信息作為鍵 - 值，通過規(guī)劃模塊和世界模型模塊的多輪迭代，得到多條候選自車軌跡、對應(yīng)的其他物體的運(yùn)動(dòng)預(yù)測與隱式世界狀態(tài)；價(jià)值模型以上述信息為輸入，針對每條候選軌跡和檢索得到的每條知識，進(jìn)行價(jià)值評估，并計(jì)算每條軌跡的降序加權(quán)平均分?jǐn)?shù)，以最終選定規(guī)劃軌跡。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

作者團(tuán)隊(duì)將 KnowVal 框架應(yīng)用至 GenAD、HENet++ 與 SimLingo 三個(gè)基線模型，并在 nuScenes 開環(huán)端到端駕駛基準(zhǔn)和 Bench2Drive 閉環(huán)端到端駕駛基準(zhǔn)上進(jìn)行了測試。KnowVal 范式能夠在 nuScenes 上取得最低的駕駛碰撞率，并在 Bench2Drive 上取得最高的駕駛分?jǐn)?shù)和成功率。

現(xiàn)有基準(zhǔn)測試對于法律和道德行為的評估并不夠全面，因此，作者也提供了幾個(gè)定性分析樣例，以說明 KnowVal 的實(shí)際效果：

上圖中兩個(gè)樣例，前者是在 nuScenes 真實(shí)數(shù)據(jù)上通過場景編輯得到，測試智能駕駛系統(tǒng)是否能夠在路過積水時(shí)減速慢行、以免濺到行人；后者是在 CARLA 模擬器中隧道場景進(jìn)行的測試，測試智能駕駛系統(tǒng)是否會(huì)遵循「隧道內(nèi) / 實(shí)線車道不能變道」的法律法規(guī)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，原本無法正確處理這些情況的端到端智駕模型，增加了 KnowVal 的知識檢索與價(jià)值評估后，能夠正確應(yīng)對這些情形。

作者介紹

該論文的第一作者和通訊作者均來自北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所的 VDIG (Visual Data Interpreting and Generation) 實(shí)驗(yàn)室，第一作者為北京大學(xué)博士生夏仲禹，通訊作者為博士生導(dǎo)師王勇濤副研究員。VDIG 實(shí)驗(yàn)室近年來在 CVPR、NeurIPS、IJCV、ICCV、ICML、AAAI、ECCV 等頂會(huì)頂刊上有多項(xiàng)重量級成果發(fā)表，多次榮獲國內(nèi)外 CV 領(lǐng)域重量級競賽的冠亞軍獎(jiǎng)項(xiàng)，與國內(nèi)外知名科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)廣泛開展合作。