Qwen3-VL实测自动驾驶场景
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近年来，多模态大模型在自动驾驶领域的潜力逐渐显现。它们能否真正“看懂”路况、理解交通行为、甚至预测风险，成为行业内外关注的焦点。
笔者对近期阿里通义最新的Qwen3-VL模型进行了一系列自动驾驶场景的实测，涵盖场景理解、空间推理、行为判断、风险预测等多个维度。
个人认为，Qwen3-VL不仅在基础感知任务上表现稳健，更在开放式推理与动态场景理解中展现出令人惊喜的“老司机”潜质。
更重要的是，它并未经过专门的自动驾驶指令微调（SFT），却能对复杂交通场景做出合理、连贯、甚至带有“安全意识”的判断——这让我们看到了通用视觉语言模型在垂直领域中落地的更多可能。
本次测试选取了CoVLA基准中的部分图像，以及基准中的一些中翻后的问题。此外笔者也自拟了一些开放式问题。
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场景理解和空间推理
示例1
👨🎓：简单描述一下这张图片。
👨🎓：图片中的天气如何？
👨🎓：车辆正行驶在哪种道路？
👨🎓：你可以在图片中看到行人或车辆吗？
示例2
👨🎓：简单描述一下这张图片。
👨🎓：图片中的天气如何？
👨🎓：车辆正行驶在哪种道路？
👨🎓：你可以在图片中看到行人或车辆吗？
示例3
👨🎓：距离自车最近的车辆是什么？
👨🎓：前方那辆车是在移动还是静止的？
👨🎓：旁边车道的车有变道意图吗？
示例4
👨🎓：前方有多少辆车？在什么位置？
👨🎓：自车当前行驶在哪个车道上？前方有几条车道线？
👨🎓：图片中有交通信号灯吗？如果有，是什么颜色？
行为决策和因果推理
示例1
👨🎓：基于当前情况，自车应该加速、减速还是保持速度？
👨🎓：图中最大的潜在危险是什么？
👨🎓：图中的交通标志是什么？遇到这个标志，我们应该怎么做？
示例2
👨🎓：我们现在应该变道吗？为什么？
👨🎓：请按危险程度对图像中的交通参与者进行排序。
👨🎓：为什么旁边的车在闪灯？
👨🎓：为了安全超车，我们应该怎么做？
时序（多帧图像输入）与动态变化理解
示例1
👨🎓：前方车辆的相对速度是在增加还是减少？
👨🎓：请解释交通流从畅通到拥堵的演变过程。最初是什么事件引发了拥堵？
👨🎓：基于前方车辆的连续运动，现在超车是否安全？
示例2
👨🎓：左边的两辆车为什么在闪灯？
👨🎓：在这个动态场景中，哪个交通参与者的行为最危险？为什么？
👨🎓：请模拟一下，如果旁边停靠的车辆突然爆胎，整个场景会如何演变？
（这里太长了就不放思考过程了）
测试亮点回顾
在本次实测中，Qwen3-VL展现了以下几大能力：
精准的场景理解：能准确描述道路结构、交通参与者、天气状况、交通标志等；
深度的空间推理：能判断车辆相对位置、运动状态、车道关系等；
动态行为预测：能分析车辆意图（如变道、闪灯原因）、评估风险等级；
安全意识突出：在判断是否超车、是否变道等问题时，多次强调“安全第一”，体现出良好的驾驶伦理观；
多帧时序理解：能基于连续图像推断速度变化、交通流演变过程，展现出对动态场景的连贯认知。
💡 总结与展望
Qwen3-VL在这次自动驾驶场景测试中表现出了强大的通用视觉语言基础能力。它不仅能“看到”图像中的内容，更能“理解”场景背后的逻辑与风险，甚至在未经过专门训练的情况下，展现出接近人类驾驶员的常识判断与安全意识。
这让我们有理由相信：未来，基于通用大模型的自动驾驶系统，或许不再需要海量场景数据的反复打磨，而是通过“常识推理+多模态理解”的方式，实现更高效、更泛化、更可信的驾驶决策。
当然，模型仍有一些细节需要优化——例如在极端复杂场景下的反应一致性、对罕见交通标志的识别等。但总体而言，Qwen3-VL已经为我们描绘出一个更加智能、更具理解力的自动驾驶未来。
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