awesome-vla-for-ad

一榜看尽VLA自动驾驶研究脉络，快速入门与追踪前沿

这是一个聚焦视觉-语言-动作模型（VLA）在自动驾驶领域应用的精选资源列表，系统梳理了该方向从过去到未来的研究脉络。项目解决了自动驾驶领域研究者难以快速获取VLA相关论文、数据集和工具的问题，通过分类整理，提供了从基础概念到前沿进展的导航。核心能力包括：按时间线组织关键论文，覆盖感知、决策、控制等模块；汇总公开数据集和仿真平台；整理相关代码仓库和基准测试。项目旨在帮助从业者快速了解VLA在自动驾驶中的技术演进、核心挑战和未来趋势，是入门和追踪该交叉领域的实用指南。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 481
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队worldbench
所属国家
官网地址https://worldbench.github.io/vla4ad
GitHubhttps://github.com/worldbench/awesome-vla-for-ad
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言HTML
技术栈/模型3d,autonomous-driving,awesome-list,embodied-ai,large-language-models,llm,multi-modal,multimodal-large-language-models,self-driving,vision-language,vision-language-action,vision-language-models,vla,vlm
GitHub 星标★ 481
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-07 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 精选论文按时间线分类，清晰呈现技术演进路径
  • 涵盖数据集、仿真器、代码等多维度资源，实用性强
  • 维护活跃，持续更新最新研究成果

不足之处

  • 资源列表型项目，缺乏深度技术分析
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自动驾驶研究者快速调研VLA方向
  • 学生入门学习视觉-语言-动作模型
  • 工程师寻找可用的自动驾驶模型与工具

替代项目

awesome-autonomous-driving、awesome-vlm、awesome-llm-autonomous-driving

项目介绍

awesome-vla-for-ad 是开源模型领域的开源项目，由 worldbench 开发，2025 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 481。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：自动驾驶研究者快速调研VLA方向。同类可对比的替代方案包括 awesome-autonomous-driving、awesome-vlm、awesome-llm-autonomous-driving。

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