1. 写在前面

工作之后，主要从事于偏工程比较多的内容， 很少有机会读论文了，但2025年，由于之前有些算法的背景， 后面可能会接触一些多模态大模型相关的工作，所以又调头有点往算法的方向偏移， 而算法呢，很重要的一点就是阅读论文。2025年，再拾起论文这块的工作。

今天分享的一篇论文，是24年12月中山大学深圳分校和美团的论文，算是自动驾驶界比较新的文章，叫DriveMM，介绍了一个通用的大型多模态模型， 该模型可以接收单张图片、多张图片、单个视频、多个视频以及lidar等多种格式的输入， 处理AD中的各种驾驶场景和任务(感知，预测，规控等)， 还是非常powerful的。我们还是先把论文的每个模块介绍一遍，最后再教大家部署下这个模型， 本地跑下推理， 工作中读论文很重要的一个点是要考虑如何落地，所以读完论文掌握思路之后，我们还要看看代码落地。

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.07689
• GitHub代码： https://github.com/zhijian11/DriveMM

Ok, let’s go!

2. Abstract

多模态模型(LMM)结合大语言模型(LMM)， 在自动驾驶(Autonomous Driving, AD)领域展现出色的理解和解释能力。 但是当前数据驱动的AD方法往往集中在单个数据集和特定任务上， 忽视整体和泛化能力。为了弥补这些差距， 本文提出了提出了一体化LMM，DriveMM， 一个通用的大型多模态模型，该模型接收多样化的数据输入，例如图像和多视角视频，旨在有效处理AD中的各种驾驶场景和任务，比如感知、预测和规划等。

本文主要是3个卖点：

1. 提出了一个新颖的通用多模态大模型， 该模型同时具备整体和泛化能力，可以处理多种AD任务，且对于zero-shot的数据集也非常ok
2. 提出了一个在多模态数据上预训练+ 自动驾驶数据上微调DriveMM的范式（这个很重要）
3. 介绍了非常全面的评估体系评测自动驾驶的LMMs， 主要包括6个公开数据集，4中输入类型，13中有挑战的任务等。

最后经过各个实验， 证明了自己模型在多个任务上实现了SOTA， 在zero-shot的任务上也达到了最强。

3. Introduction

引言里面首先指出了随着自动驾驶的发展， 最近几年也涌现除了非常多的AD数据集和多模态大模型(Large Multimodal Model, LMM)， 旨在理解复杂的自动驾驶的场景任务。 这些LMM先经过预训练过程， 使其理解AD的基本视觉和语言信息，然后再用特定任务的数据进行微调，适应于不同的任务。 但之前的的这些模型和数据都是针对于特定的场景和任务， 这可能会丢失一些全局和泛化的能力。

作者这里列了个图：

左边是6个AD数据集， 类型有的是单图片，多图片（包括视角），单视频，多视频（包括视角）， 不同数据集适用于不同的场景任务，比如感知的场景理解，区域理解，Key理解，道路理解，风险探测， 预测里面的状态预测，Motion预测，规化里面的行为检测，驾驶推理，Motion预测等，这都是自动驾驶领域的经典任务。

有了上面的问题， 作者这里的动机就是 大一统， 搞一个通用的大模型，可以接收多种type的输入， 解决上面的所有任务， 这些数据一块训练， 能够有更强大的通用能力和更好的泛化能力。

这里的通用能力指的是复杂和多样的任务场景， 而泛化表现是指zero-shot的数据。

首先，是重构了LMM能接收多视角的视觉信号，这个是通过提供了一个带有视角信息和传感器类型的Instruction实现的， 这样能允许模型识别障碍物之间的空间关系，分析动态驾驶环境里面的全部上下文。 在训练阶段的时候， 提出了一个新的范式(4阶段)， 完成了DriveMM的预训练和微调。主要包括3个阶段的预训练和最后一个阶段的微调，最后得到了一个很强大的模型。

训练这部分是本篇paper的关键， 后面的内容里面详细介绍吧。

4. Releated Work

相关工作这块，作者主要是介绍了一些数据集和现用的一些AD领域的多模态大模型，这对于像我这样的小白了解背景知识还是很重要的， 也简单整理下。

4.1 Vison-Language Driving Datasets

这里主要是介绍一些训练LMM用到的AD场景数据集， 这个其实就是上面图里面的那些数据集。

• DRAMA, CODA-LM, DriveVLM, single-view data, 聚焦于风险object和corner cases learning
• NuScenes-QA, multi-view data, 主要是3D obj的关系
• MAPLM, multi-view data主要分析和识别道路条件等

在这篇paper里面，作者做的一个事情就是：

增强和标准化了自动驾驶数据集，这个思路也非常牛，后面会看下。

4.2 LMMs for Autonomous Driving

这块主要介绍LLMs在AD领域的一个应用。

早期， 有工作尝试用GPT3.5或者4 作为驾驶planners。后来DriveGpt4和RDA-Driver引进了端到端的LMMs产生控制信号和轨迹。 上面的工作主要是通过语言来处理驾驶行为。 LMDrive和DriveMLM是用了一个decoder直接从embedding预测控制信号。

为了提高感知和推理能力， 下面的几个方法是通过改进了模型的架构。 Reason2Drive 提出了一个先验的tokenizer来提出local image feature， BEV-InMLLM是把BEV的特征集成到了LMM里面。 OmniDrive用了一个Q-Former3D集成2D预训练的知识和3D的空间理解。 ELM组合了一个time-aware token模块来提高查询关于时序特征的准确率。

上面的这些方法可以大概了解， 算作背景知识的学习了。 这些方法还是受限于特定的场景和任务。

5. Methodology

终于到了paper的重点环节了， 这里面作者介绍DriveMM的相关方法。

这里先用数学语言简洁的表达了下模型， 接收的输入是$X_v$， 这个表示的多种多样的数据(各种格式的数据，图片，多视角图片，视频，多视角视频 或 lidar点云)， $X_t$是有来自于感知，预测，规划的一个提问。$F$就是DriveMM，输出$Y_t$就是模型针对提问作出的回答。

过整合多种数据和任务，DriveMM 能在一个场景广泛的VL数据上训练， 不同数据和任务之间能互补。

5.1 Model Architecture

目标是设计一个高效的模型架构， 同步处理S.I, M.I, S.V, M.V， 遵循LLaVA(Large Language and Vision Assistant)的主流LMM的设计。一个vision encoder， 一个projector 和一个LLM。

这里先宏观上解释下上面的图， 模型的输入格式是: $<imgs,q,a>$， 也就是一张或者多张图片(可以是多视角)， 再给定一个Q， 模型输出一个A， 当然这个Q和A要根据不同的任务去设计。感知任务， 预测任务和规划任务想要模型学习的东西不一样，自然就需要不同的Q和A。可以看看上图里面不同任务Q和A的内容。

那有了img, q之后呢， 就可以给到模型， 处理过程大概是这样子（上面图有点稍微简洁）：

宏观上用这个图应该比较清洗了，下面介绍下每一部分。

1. Vision Encoder: 本文用的是SigLip， 类似于clip的模型，目的是把一个输入为$n\ast f\ast c\ast$