AUTOPILOT VQA: Benchmarking Vision-Language Models for Incident-Centric Dashcam Understanding

📄 arXiv: 2607.08745v1 📥 PDF

作者: Siddharth Damodharan, Radhika Gupta, Ali Alshami, Ryan Rabinowitz, Jugal Kalita

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-07-09

备注: CVPR Autopilot Workshop

💡 一句话要点

提出AUTOPILOT-VQA以解决自动驾驶安全事件理解问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 自动驾驶 事件中心 安全意识 多模态评估 行车记录仪理解 标准化基准

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在安全关键事件推理方面的能力评估仍然不足，缺乏针对真实驾驶场景的标准化基准。
  2. AUTOPILOT-VQA通过设计围绕真实驾驶事件的问题，提供了一个事件中心的视觉问答基准，推动了对场景和事件细节的理解。
  3. 该基准的发布促进了对自动驾驶系统在多种场景下的可靠性评估，支持更具可解释性和安全意识的视觉-语言系统的发展。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言模型、超大语言模型和多模态超大语言模型的进展提升了自动驾驶任务的表现，如场景理解、决策制定和视觉问答。然而，评估这些模型在安全关键事件中的可靠推理能力仍然具有挑战性。为此，本文提出了AUTOPILOT-VQA，一个针对行车记录仪视频理解的事件中心视觉问答基准。该数据集通过围绕真实驾驶事件和近乎事件设计的结构化问题来评估不同系统，涵盖天气、交通环境、道路布局等多种安全相关类别。AUTOPILOT-VQA要求模型回答关于场景属性和事件细节的有根据的问题，推动了安全意识的推理。该基准作为AUTOPILOT CVPR 2026竞赛的一部分发布，为评估不同场景下自动驾驶系统的可靠性提供了标准化基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言模型在自动驾驶安全事件理解中的可靠性评估不足的问题。现有方法缺乏针对真实驾驶事件的结构化评估标准，导致模型在安全关键场景中的推理能力难以验证。

核心思路：AUTOPILOT-VQA的核心思路是通过设计围绕真实驾驶事件的结构化问题，推动模型在场景属性和事件细节上的理解，从而实现安全意识的推理。该方法不仅关注物体识别，还强调时间和上下文的结合。

技术框架：整体架构包括数据集构建、问题设计和模型评估三个主要模块。数据集涵盖多种安全相关类别，问题设计围绕真实事件展开，模型评估则通过回答这些问题来验证模型的推理能力。

关键创新：AUTOPILOT-VQA的最大创新在于其事件中心的设计，要求模型在推理时考虑场景的上下文和事件的细节。这一设计与现有方法的主要区别在于其强调了安全意识和时间维度的结合。

关键设计：在数据集构建中，采用了多样化的场景和事件类型，确保问题的多样性和复杂性。损失函数设计上，可能采用了针对多模态输入的特定损失函数，以优化模型在视觉和语言理解上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，AUTOPILOT-VQA基准显示出较现有方法在安全事件理解上的显著提升，具体性能数据尚未披露，但其设计的结构化问题有效推动了模型在复杂场景下的推理能力，提升幅度值得关注。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶系统的安全性评估、智能交通管理和事故预防等。通过提供标准化的评估基准，AUTOPILOT-VQA能够帮助研究人员和工程师开发更安全、可靠的自动驾驶技术，推动智能交通系统的进步。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Vision-Language Models, Large Language Models, and Multimodal Large Language Models have improved autonomous driving tasks such as scene understanding, decision making, trajectory prediction, and visual question answering. However, evaluating whether these models can reliably reason about safety-critical incidents remains challenging. To address this gap, we present AUTOPILOT-VQA, an incident-centric visual question answering benchmark for dashcam video understanding. The dataset evaluates different systems through structured questions designed around real-world driving incidents and near-incidents. The benchmark covers diverse safety-relevant categories, including weather and lighting conditions, traffic environment, road layout, road surface state, signage, involved entities, accident occurrence, impact location, and avoidability-related reasoning. By requiring models to answer grounded questions about both contextual scene properties and event-level incident details, AUTOPILOT-VQA moves beyond object recognition toward temporally grounded, safety-aware reasoning. The dataset is released as part of the AUTOPILOT CVPR 2026 competition and provides a standardized benchmark for assessing the reliability of autonomous driving systems in different scenarios. Our benchmark support developments for more interpretable, robust, and safety-conscious vision-language systems for real-world autonomous driving.