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摘要
本文提出一种专为自动驾驶视觉语言模型（VLA）定制的视觉token剪枝方法，旨在提升模型推理效率并保持任务性能。该方法通过分析视觉特征的重要性，动态剪除冗余token，建立了一种高效的视觉token剪枝新范式。实验表明，该算法在多个自动驾驶基准上显著降低计算开销，同时维持高精度感知能力，为面向特定任务的剪枝策略提供了重要洞察。
关键词
自动驾驶, 视觉模型, token剪枝, 高效算法, 任务定制
自动驾驶技术的发展历经数十年的积淀与突破，从最初的辅助驾驶系统逐步迈向高度自动化与智能化。早期的自动驾驶依赖于规则驱动的控制系统，通过预设逻辑应对简单交通场景，但面对复杂多变的真实路况时显得力不从心。随着深度学习和计算机视觉的迅猛发展，数据驱动的方法逐渐成为主流，使得车辆具备了更强的环境感知与决策能力。特别是近年来，视觉语言模型（VLA）在自动驾驶领域的引入，为多模态信息融合提供了新的可能。这些模型不仅能够“看见”道路状况，还能理解语义信息，如交通标志含义、行人行为意图等，极大提升了系统的智能水平。然而，伴随着模型能力增强的是计算资源消耗的急剧上升，如何在保障安全与性能的前提下提升推理效率，已成为制约自动驾驶技术大规模落地的关键瓶颈之一。
当前，自动驾驶视觉模型普遍采用大规模Transformer架构，依赖大量视觉token进行场景建模。尽管这类模型在目标检测、语义分割等任务中表现出色，但其高昂的计算成本限制了实时性与部署可行性。尤其是在车载嵌入式平台上，算力与功耗受限，冗余的视觉token处理带来了不必要的负担。为此，研究者开始探索高效的token剪枝方法，以减少无效计算。然而，通用剪枝策略往往忽视任务特异性，难以兼顾精度与效率。本文提出的专为自动驾驶视觉语言模型定制的视觉token剪枝方法，正回应了这一核心挑战。该方法通过分析视觉特征的重要性，动态剪除冗余token，建立了一种高效的视觉token剪枝新范式，为特定任务的剪枝策略提供了有价值的洞察。
在深度学习模型日益复杂的背景下，token剪枝技术作为一种高效的模型压缩手段，逐渐成为提升推理速度与降低计算开销的关键路径。所谓token剪枝，是指在模型前向传播过程中，识别并移除对最终任务贡献较小的视觉token，从而减少后续计算中的冗余操作。这一过程并非简单地删除输入元素，而是基于特征重要性评估机制，动态判断每个token所携带语义信息的价值。尤其在基于Transformer架构的视觉模型中，由于其自注意力机制需要对所有token进行全局关联计算，计算复杂度随token数量呈平方级增长，因此剪枝带来的效率增益尤为显著。通过合理设计剪枝策略，可以在几乎不损失精度的前提下大幅压缩计算量，为模型在资源受限设备上的部署提供可能。该技术不仅关注整体性能的维持，更强调“精简而有效”的计算范式，正逐步发展为高效视觉模型设计的重要组成部分。
视觉语言模型（VLA）作为自动驾驶系统中的核心组件，融合了图像与文本模态信息，赋予车辆理解复杂交通场景的能力。然而，这种强大的感知能力依赖于海量视觉token的处理，导致模型在实际运行中面临严峻的效率挑战。尤其是在车载嵌入式平台等算力受限环境中，传统VLA模型因计算负担过重而难以满足实时性要求。尽管已有通用token剪枝方法尝试缓解这一问题，但往往忽视了自动驾驶任务的独特性——例如对远处行人、遮挡车辆或突发障碍物的高度敏感性。因此，亟需一种面向特定任务定制的剪枝机制，在保障关键安全任务性能的同时，有效剔除无关或重复的视觉token。本文提出的专为自动驾驶视觉语言模型定制的视觉token剪枝方法，正是针对这一迫切需求所设计，旨在建立兼顾效率与任务特异性的新范式，推动VLA模型在真实驾驶场景中的高效部署与广泛应用。
在自动驾驶视觉语言模型（VLA）日益复杂的背景下，如何在不牺牲感知精度的前提下提升推理效率，成为制约技术落地的核心难题。本文提出的视觉token剪枝方法，正是基于“任务驱动”与“效率优先”的设计理念应运而生。不同于传统通用剪枝策略对所有场景一视同仁地剔除冗余token，该方法深刻认识到自动驾驶任务的独特性——它不仅是一场算法的较量，更是一次对安全极限的守护。因此，剪枝过程并非简单追求计算量的下降，而是围绕关键驾驶任务进行精细化调控：例如，在高速行驶中对远处行人或突然横穿车辆的识别必须保留高响应能力，而对背景中静态、无关物体的细节则可适度裁剪。通过引入任务定制化的特征重要性评估机制，该方法实现了从“粗放式压缩”到“智能型精简”的范式跃迁。这种以实际驾驶需求为导向的设计思想，使得模型在面对复杂多变的真实路况时，既能保持敏锐的语义理解力，又能显著降低车载平台的算力负担，真正迈向高效、可靠、可部署的智能驾驶未来。
该视觉token剪枝方法的实现依赖于一系列严谨且动态的关键步骤，确保在提升效率的同时不损害模型的核心感知能力。首先，在前向传播初期，系统会对输入图像生成的原始视觉token进行初步特征分析，提取其在空间分布、语义显著性和上下文关联度等方面的多维指标。随后，引入一个轻量级的评估模块，该模块基于预定义的自动驾驶任务目标（如障碍物检测、车道线跟踪等），动态计算每个token对当前任务的贡献权重。在此基础上，设定自适应阈值，自动筛选并剪除贡献度低于阈值的冗余token，从而大幅减少后续自注意力机制中的计算负荷。值得注意的是，整个剪枝过程具有高度的任务定制特性，能够根据不同驾驶场景灵活调整保留token的空间分布密度，例如在城市密集交通中增强对近处动态目标的关注，在高速公路场景中则强化远距离探测区域的特征保留。实验表明，这一流程在多个自动驾驶基准上显著降低计算开销，同时维持高精度感知能力，为特定任务的剪枝策略提供了重要洞察。
在自动驾驶这一高度复杂的系统中，不同的感知任务对视觉信息的需求存在显著差异。本文提出的视觉token剪枝方法深刻洞察到这一关键点，针对多样化的任务类型设计了差异化的剪枝策略。例如，在障碍物检测任务中，模型需对远处或部分遮挡的目标保持高度敏感，因此剪枝过程会优先保留具有潜在运动语义和边界清晰度高的视觉token，确保对突发危险的快速响应能力；而在车道线跟踪任务中，系统更关注道路结构的连续性与几何一致性，剪枝策略则倾向于保留沿车道延伸方向的高密度特征序列，同时剔除与道路无关的背景区域token。此外，对于交通标志识别这类语义集中型任务，剪枝机制聚焦于局部显著区域，大幅压缩周边冗余信息，从而实现精准高效的特征提取。这些基于任务特性的剪枝路径并非静态规则，而是随着场景动态调整，充分体现了该方法在面对复杂驾驶环境时的灵活性与智能性。通过为不同任务定制专属的剪枝逻辑，该方法不仅提升了计算资源的利用效率，更保障了关键安全功能的稳定运行。
剪枝策略的真正价值不在于技术本身的精巧，而在于其能否贴合实际应用场景进行灵活部署。本文所提出的视觉token剪枝方法，正是以“任务定制”为核心理念，实现了从通用压缩向个性化优化的跨越。在具体实施过程中，系统首先根据当前自动驾驶任务的目标设定，激活对应的剪枝配置模块，该模块内嵌针对特定任务训练得到的重要性评估函数，能够实时分析每个视觉token的语义贡献度。随后，结合车载平台的算力限制与实时性要求，动态调节剪枝强度与保留token的空间分布模式。例如，在城市拥堵路段，系统自动增强对近场动态目标的关注密度，保留更多行人、非机动车相关的视觉token；而在高速公路巡航场景下，则主动扩展远距离探测区域的特征保留范围，确保对前方车辆变道行为的提前预判。这种按需分配、因地制宜的剪枝方式，使得模型在不同工况下均能维持最优的性能-效率平衡。实验表明，该定制化实施机制在多个自动驾驶基准上显著降低计算开销，同时维持高精度感知能力，为特定任务的剪枝策略提供了重要洞察。
在真实的自动驾驶场景中，环境的复杂性与不可预测性对视觉感知系统提出了极高的要求。本文提出的专为自动驾驶视觉语言模型（VLA）定制的视觉token剪枝方法，已在多个典型驾驶情境中展现出卓越的应用潜力。例如，在城市交叉路口的密集交通环境中，车辆需同时关注行人横穿、非机动车变道、信号灯切换等多种动态事件。传统VLA模型因处理大量视觉token而导致推理延迟，难以满足实时响应需求。而采用该剪枝方法后，系统能够智能识别并保留与关键安全任务相关的视觉token——如斑马线上准备起步的行人轮廓、遮挡半幅车身的电动车运动趋势等，同时高效剔除静态背景如广告牌、绿化带等冗余信息。这种任务驱动的剪枝机制使得模型在不牺牲感知精度的前提下，显著提升了决策效率。同样，在高速公路场景下，面对远距离小目标检测的挑战，该方法通过强化对前方车道区域的特征保留密度，确保了对高速行驶中突发障碍物或前车变道行为的及时捕捉。这些实际案例充分体现了该剪枝方法在多样化真实路况中的适应能力与部署价值。
该视觉token剪枝方法在保持高精度感知能力的同时，显著降低了模型的计算开销，为自动驾驶系统的高效运行提供了坚实支撑。实验表明，该算法在多个自动驾驶基准上实现了计算资源的有效压缩，尤其在基于Transformer架构的视觉语言模型中，由于自注意力机制的计算复杂度随token数量呈平方级增长，剪枝带来的效率增益尤为突出。通过动态评估每个视觉token对当前任务的贡献权重，并自适应地剔除冗余信息，模型在前向传播过程中的计算负荷大幅减少。更重要的是，这种剪枝策略并非以牺牲性能为代价换取速度，而是在障碍物检测、车道线跟踪、交通标志识别等关键任务中均维持了原有的高精度水平。相较于通用剪枝方法，该任务定制化方案更能精准匹配自动驾驶的实际需求，实现了“该留的绝不删，该剪的毫不迟疑”的智能调控。这一突破不仅推动了VLA模型在车载嵌入式平台上的轻量化部署，也为未来面向特定任务的高效算法设计提供了可复制的技术范式。
在自动驾驶视觉语言模型（VLA）日益走向实用化的今天，剪枝算法的优化已不再仅仅是追求计算效率的单一目标，而是迈向任务感知、场景自适应与模型智能协同的深度融合。当前的剪枝方法虽已实现对冗余视觉token的有效识别与剔除，但其评估机制仍依赖于预定义的任务权重和静态阈值设定，在面对极端天气、突发交通事件或高度遮挡等复杂场景时，仍存在误剪关键特征的风险。因此，未来的优化方向应聚焦于构建更具动态响应能力的剪枝策略——通过引入在线学习机制，使模型能够在运行过程中持续反馈任务执行效果，并据此调整token保留策略。此外，结合多任务联合优化框架，让剪枝过程不仅服务于单一感知任务，还能兼顾路径规划、行为预测等下游模块的需求，从而实现端到端系统级的效率提升。更重要的是，随着车载芯片算力的异构化发展，剪枝算法需进一步与硬件特性协同设计，例如针对特定NPU架构优化token筛选粒度，以最大化资源利用率。这种从“被动压缩”向“主动适配”的转变，将推动剪枝技术真正成为连接模型能力与实际部署需求之间的桥梁。
自动驾驶视觉模型正站在技术革新的关键节点上，其发展前景不仅体现在感知精度的持续提升，更在于如何实现高效、可靠与可扩展的深度融合。随着视觉语言模型（VLA）在语义理解与多模态融合方面的不断突破，车辆已逐渐具备“看懂世界”的能力，而本文提出的专为自动驾驶定制的视觉token剪枝方法，则为这一能力的落地提供了现实路径。未来，视觉模型将不再局限于孤立的任务执行，而是朝着任务定制化、场景自适应与系统轻量化的方向协同发展。尤其是在城市复杂路况与高速长距离行驶等多样化场景中，模型需要在有限算力下做出最优决策，这就要求其内部结构更加智能与精炼。通过任务驱动的剪枝机制，模型得以在关键区域保持高分辨率感知，同时在非核心区域进行高效压缩，形成“重点突出、主次分明”的视觉处理模式。这种以实际驾驶需求为导向的技术演进，不仅提升了系统的实时性与稳定性，也为大规模商业化部署奠定了基础。可以预见，随着更多面向特定任务的高效算法涌现，自动驾驶视觉模型将迎来从“能用”到“好用”的质变飞跃。
本文提出了一种专为自动驾驶视觉语言模型（VLA）定制的视觉token剪枝方法，通过任务驱动的特征重要性评估机制，动态识别并剔除冗余视觉token，在显著降低计算开销的同时保持关键感知任务的高精度性能。该方法建立了面向特定任务的高效剪枝新范式，针对障碍物检测、车道线跟踪和交通标志识别等不同任务设计差异化策略，实现了计算资源的最优分配。实验表明，该算法在多个自动驾驶基准上有效提升了模型推理效率，为VLA模型在车载嵌入式平台的轻量化部署提供了可行路径，并为未来高效、智能的视觉模型设计提供了重要参考。