Toward Unified Multimodal Representation Learning for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2603.07874v1 📥 PDF

作者: Ximeng Tao, Dimitar Filev, Gaurav Pandey

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-03-09

💡 一句话要点

提出对比张量预训练框架，用于自动驾驶多模态统一表征学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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: 多模态学习 自动驾驶 对比学习 表征学习 张量 CLIP 点云 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在自动驾驶多模态表征学习中，通常只关注模态对之间的相似性，忽略了多模态联合对齐。
  2. 论文提出对比张量预训练（CTP）框架，通过多模态相似度张量和张量损失，实现多模态统一嵌入空间对齐。
  3. 实验结果表明，该框架在对齐3D编码器与预训练CLIP编码器以及从头预训练所有编码器时，均表现出良好的性能。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）在对齐视觉和文本表征方面表现出令人印象深刻的性能。最近的研究已将这种范式扩展到3D视觉，以改善自动驾驶的场景理解。一种常见的策略是采用模态对之间的余弦相似度来指导3D编码器的训练。然而，仅考虑单个模态对之间的相似性，而不是所有模态的联合相似性，无法确保整个多模态空间中一致且统一的对齐。在本文中，我们提出了一种对比张量预训练（CTP）框架，该框架在统一的嵌入空间中同时对齐多个模态，以增强端到端自动驾驶。与成对余弦相似度对齐相比，我们的方法将2D相似度矩阵扩展为多模态相似度张量。此外，我们引入了一种张量损失，以实现跨所有模态的联合对比学习。为了验证我们框架的有效性，我们构建了一个从现有自动驾驶数据集派生的文本-图像-点云三元组数据集。结果表明，我们提出的统一多模态对齐框架在以下两种场景中均实现了良好的性能：（i）将3D编码器与预训练的CLIP编码器对齐，以及（ii）从头开始预训练所有编码器。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶多模态表征学习方法主要依赖于模态对之间的余弦相似度进行对齐，例如图像和文本，或者点云和图像。这种方法忽略了多模态之间的内在联系，无法保证所有模态在统一嵌入空间中的一致性。痛点在于缺乏一种能够同时考虑所有模态的联合对齐方法，导致学习到的表征不够鲁棒和泛化性差。

核心思路：论文的核心思路是将模态对之间的相似度扩展到多模态之间的相似度，构建一个多模态相似度张量。通过优化这个张量，可以实现所有模态在统一嵌入空间中的对齐。这样设计的目的是为了充分利用多模态之间的互补信息，学习到更具表达力和泛化能力的表征。

技术框架：CTP框架主要包含以下几个模块：1) 多模态编码器：分别对文本、图像和点云等模态进行编码，生成各自的特征向量。2) 多模态相似度张量构建：将不同模态的特征向量进行组合，计算它们之间的相似度，构建一个多维的相似度张量。3) 张量损失函数：设计一个损失函数，用于优化多模态相似度张量，使得相似的模态在嵌入空间中更接近，不相似的模态更远离。4) 对比学习：通过对比学习的方式，进一步增强模型对不同模态之间关系的理解。

关键创新：最重要的技术创新点是将传统的模态对相似度矩阵扩展为多模态相似度张量。这种扩展使得模型能够同时考虑所有模态之间的关系，从而实现更精确和一致的对齐。与现有方法相比，CTP框架能够更好地捕捉多模态之间的复杂依赖关系，学习到更具表达力的联合表征。

关键设计：在构建多模态相似度张量时，论文采用了余弦相似度作为度量标准。张量损失函数的设计至关重要，它需要能够有效地优化多模态相似度张量，使得相似的模态更接近，不相似的模态更远离。具体的损失函数形式未知，但可以推测其目标是最大化正样本对的相似度，最小化负样本对的相似度。此外，编码器的选择和训练策略也会影响最终的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个文本-图像-点云三元组数据集，并在此数据集上验证了CTP框架的有效性。实验结果表明，CTP框架在对齐3D编码器与预训练CLIP编码器以及从头预训练所有编码器时，均表现出良好的性能。具体的性能提升数据未知，但论文强调了CTP框架在多模态对齐方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶的感知、决策和控制等多个方面。例如，可以利用多模态融合的表征来提高场景理解的准确性和鲁棒性，从而提升自动驾驶系统的安全性。此外，该方法还可以扩展到其他多模态任务中，如机器人导航、智能监控等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has shown impressive performance in aligning visual and textual representations. Recent studies have extended this paradigm to 3D vision to improve scene understanding for autonomous driving. A common strategy is to employ pairwise cosine similarity between modalities to guide the training of a 3D encoder. However, considering the similarity between individual modality pairs rather than all modalities jointly fails to ensure consistent and unified alignment across the entire multimodal space. In this paper, we propose a Contrastive Tensor Pre-training (CTP) framework that simultaneously aligns multiple modalities in a unified embedding space to enhance end-to-end autonomous driving. Compared with pairwise cosine similarity alignment, our method extends the 2D similarity matrix into a multimodal similarity tensor. Furthermore, we introduce a tensor loss to enable joint contrastive learning across all modalities. For experimental validation of our framework, we construct a text-image-point cloud triplet dataset derived from existing autonomous driving datasets. The results show that our proposed unified multimodal alignment framework achieves favorable performance for both scenarios: (i) aligning a 3D encoder with pretrained CLIP encoders, and (ii) pretraining all encoders from scratch.