世界模型

Distill to Think, Foresee to Act: Cognitive-Physical Reinforcement Learning for Autonomous Driving

蒸馏思考，预见行动：面向自动驾驶的认知-物理强化学习

Yang Wu, Qiang Meng, Zhaojiang Liu, Youquan Liu, Jian Yang, Jin Xie

机构 * NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（福建大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.LG、cs.CV

AI总结 提出CoPhy框架，通过蒸馏VLM知识到BEV编码器实现零推理成本的认知能力，并构建自回归BEV世界模型预测未来语义地图以提供可解释的物理沙盒，结合双奖励机制（物理奖励和安全约束、认知奖励和意图对齐）优化驾驶策略，在NAVSIM基准上取得最优结果。