概要
https://zenn.dev/turing_motors/articles/bfbc91eeb94d64
詳細内容
## 自動運転基盤モデルの最前線：VLAモデルの今とこれから【2025年版】
https://zenn.dev/turing_motors/articles/bfbc91eeb94d64
自動運転システムが直面する稀で複雑な交通シナリオに対応するため、Vision-Language-Action (VLA)モデルの最前線にある研究動向と将来展望を詳細に解説します。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[自動運転, VLAモデル, 強化学習, マルチモーダルAI, エッジデプロイメント]]
自動運転システムは、従来のモジュラー型やEnd-to-End型では対応が難しい、工事現場のような稀で複雑な交通シナリオに直面しています。これに対し、視覚・言語理解を統合するVLM（Vision-Language Model）の能力をさらに拡張し、実際の行動生成までを可能にするVLA（Vision-Language-Action）モデルが、次世代の自動運転システムの核として注目されています。VLAモデルは、人間が言語で思考し判断するプロセスを運転判断に組み込む可能性を秘めています。
VLAモデルの実現には、画像や車両データに加え、それらに紐づく言語アノテーションを含む大規模な時系列データセット（例：TuringのCoVLA-Dataset、WaymoのEMMA、WayveのSimLingo）が不可欠です。特にEMMAの研究では、運転行動に直結する言語情報がモデルの性能向上に寄与することが示されています。
VLAモデルにおけるアクションポリシーの学習手法には、主に三つのアプローチがあります。第一に、将来の軌跡を直接生成する「学習可能クエリ」方式は、並列推論が可能ですが、出力が平均的になりがちです。第二に、軌跡をトークンとして逐次生成する「軌跡ボキャブラリ」方式は、言語モデルのスケーリング則を利用できますが、情報損失や計算コスト増大の課題があります。そして第三に、これらの課題を克服する有力な手法が「拡散ポリシー」です。これは複数の将来行動パターン（多峰的な分布）を直接モデリングでき、LiAutoのReCogDriveのように強化学習と組み合わせることで、衝突回避率などの多様な評価指標を共同最適化し、より堅牢な運転戦略を学習できることが示されています。
今後の注目点として、VLAモデル特有の「言語とアクションの整合性（Language-Action Alignment）」を評価する新たなベンチマークの整備や、複数のカメラ視点や時系列情報を効率的に扱うマルチビュー・時系列モデリング（DiMAのBEAMトークンやNVIDIAのTriplaneなど）が挙げられます。また、VLAモデルの計算負荷の高さから、車載デバイスへのリアルタイムデプロイメントも重要な課題であり、モデル圧縮、トークン効率化、そして軽量な既存モデルとVLMを組み合わせる「デュアルシステム」（DriveVLM-Dual）などの工夫が進められています。
これらのVLAモデルの研究は自動運転の課題解決に直結しますが、その基盤となる「センサー入力からの多角的理解」「複雑な条件に基づく意思決定」「具体的な行動への変換」という要素は、Webアプリケーション開発におけるAIエージェントや自動化ツール、特にマルチモーダルAIを活用した次世代のアプリケーション開発において、実装のヒントとなるでしょう。