ICML 2026：AutoMoT 用大小模型异步分工，在 Bench2Drive 和 nuScenes 上拿了双料第一

ICML2026 | AutoMoT : B2D & nuScense双SOTA ，重新思考VLM和端到端驾驶的结合

这篇文章本身被微信环境验证挡住了，正文内容没抓到，所以下面说的都基于标题和已知信息。AutoMoT 是南洋理工 AutoMan 实验室、哈佛和小米汽车一起搞的端到端驾驶模型，核心思路是把视觉语言模型和驾驶动作拆成两个专家：一个 4B 的 Qwen3-VL 负责看懂场景，一个 1.6B 的动作专家负责输出驾驶指令，而且两个模型是异步推理的，不用互相等。在...

推荐理由：我会先打个折：双 SOTA 听着唬人，但正文没披露 nuScenes 的具体指标，只能看到 Bench2Drive 的数据。亮点在于架构思路——把视觉语言模型和端到端驾驶拆成异步推理，大模型负责想、小模型负责开，不是硬塞进一个模型里。4B 的 Qwen3-VL UE 做决策，1.6B 的 AE 执行，这个组合在算力上挺省。不过论文没提实车验证，纯仿真成绩，这点先别太激动。整体看，对做自动驾驶算法的人有参考价值，但离出圈还差一口气，所以放在 featured 而不是更高一档。