DriveHierarchy：VLM 自动驾驶分层基准
原文标题：DriveHierarchy: A Benchmark for Diagnosing VLM Driving Capabilities from Open-Loop Understanding to Closed-Loop Execution
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研究提出 DriveHierarchy，将基于 VLM 的自动驾驶能力组织为感知接地、上下文记忆、心智推理与闭环执行四个层级。基准整合多个开源数据集，含 76798 个问答对与 84279 帧，并构建闭环仿真平台与 100 个驾驶场景。对 15 个 VLM 的实验表明该基准能捕捉结构化且非冗余的能力差异。
- 问题
- VLM 自动驾驶评测要么只测开环理解、要么只测闭环驾驶，缺少解释能力如何组织的结构。
- 方法
- 将能力分为感知接地、上下文记忆、心智推理、闭环执行四层，整合开源数据集并搭建闭环仿真场景。
- 结果
- 含 76798 个问答对、84279 帧与 100 个闭环场景，15 个 VLM 上呈现结构化且非冗余的能力差异。
- 影响
- 为自动驾驶 VLM 提供可诊断的分层评测框架，帮助定位是感知、记忆还是推理环节拖后腿。
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DriveHierarchy 用 76798 问答对与 100 个闭环场景，把 VLM 自动驾驶能力拆成四层级评估。
- •基准分四层：感知接地、上下文记忆、心智推理、闭环执行
- •整合多个开源数据集，含 76798 个问答对、84279 帧
- •闭环仿真基于真实路网，人工筛选 100 个驾驶场景
- •对 15 个 VLM 实验，显示能力差异结构化且非冗余
- •声称能把开环理解与闭环驾驶表现关联起来
为什么重要：做 VLM 自动驾驶评测的团队可据此定位模型卡在哪一层，而非只看单一总分。
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