端到端自動駕駛需要由鏡頭直接產生駕駛規劃，但更強的視覺表徵未必自然帶來更好決策。ViRA 是一個 planner-agnostic visual representation alignment framework，於訓練期間把規劃器特徵對齊至凍結的 visual foundation models (VFMs)，保留原有 planner 架構，部署時亦不增加推理成本。
項目由香港大學 OpenDriveLab、東南大學及 Shenzhen Loop Area Institute（SLAI）等團隊共同開發。它主要處理「視覺表徵強不等於駕駛表現強」的落差。研究測試多款 end-to-end planners，發現 VFM 目標的選擇會影響規劃效果；加入 auxiliary perception supervision 後，五個目標之間的 EPDMS 差距由 2.7 分收窄至 0.5 分，反映訓練訊號與目標模型需要一併考慮。
ViRA-Diffusion 以 DINOv3 alignment 訓練，毋須 auxiliary perception supervision，在 NAVSIM v2 navtest 取得 92.3 EPDMS，較比較中的近期方法至少高 1.9 分；在較具挑戰的 navhard，Rap* 配合 ViRA 亦錄得改善。HUGSIM 結果則屬 zero-shot，規劃器只在 NAVSIM 訓練，未在 HUGSIM 重新訓練。
項目的適用範圍：
– 適合研究 camera-only 端到端自動駕駛及 VFM 對規劃的影響。
– 可在不改動已部署 planner 架構的前提下，加入訓練期表徵對齊。
– 評測指標包括 NAVSIM 的 EPDMS，以及 HUGSIM 的 HD-Score。
– 儲存庫目前列出結果與示範已發布，但程式碼及 checkpoints 仍在待辦清單，未有足夠資料支持直接安裝或下載模型。
ViRA 更適合作為研究和模型訓練方法閱讀，而不是即時可用的駕駛軟件；它展示的是如何選擇 VFM 目標及監督方式，並非保證所有規劃器都會得到相同幅度的提升。