Automotive-ENV: Benchmarking Multimodal Agents in Vehicle Interface Systems

📄 arXiv: 2509.21143v2 📥 PDF

作者: Junfeng Yan, Biao Wu, Meng Fang, Ling Chen

分类: cs.RO, cs.CL

发布日期: 2025-09-25 (更新: 2025-09-27)

备注: 10 pages, 5 figures,

💡 一句话要点

提出 Automotive-ENV 基准测试平台，用于评估车载界面系统中多模态智能体的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 车载界面 多模态智能体 基准测试 地理感知 人机交互

📋 核心要点

  1. 车载GUI交互面临驾驶员注意力分散、安全要求高等挑战，现有方法难以有效应对。
  2. 论文提出 Automotive-ENV 基准测试平台，并设计地理感知多模态智能体 ASURADA。
  3. 实验表明，ASURADA 通过利用地理位置信息，显著提升了安全感知任务的成功率。

📝 摘要（中文）

多模态智能体在通用GUI交互中表现出强大的性能，但其在汽车系统中的应用尚未得到充分探索。车载GUI面临独特的挑战：驾驶员注意力有限、严格的安全要求以及复杂的基于位置的交互模式。为了应对这些挑战，我们推出了 Automotive-ENV，这是首个专为车载GUI量身定制的高保真基准测试和交互环境。该平台定义了185个参数化任务，涵盖显式控制、隐式意图理解和安全感知任务，并提供结构化的多模态观察，以及用于可重复评估的精确程序化检查。在此基准测试的基础上，我们提出了ASURADA，一种地理感知多模态智能体，它集成了GPS信息上下文，以根据位置、环境条件和区域驾驶规范动态调整动作。实验表明，地理感知信息显著提高了安全感知任务的成功率，突出了基于位置的上下文在汽车环境中的重要性。我们将发布Automotive-ENV，其中包含所有任务和基准测试工具，以进一步发展安全和自适应的车载智能体。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在车载GUI交互中面临诸多挑战，例如驾驶员注意力有限、安全要求严格以及交互模式复杂。这些挑战使得直接将通用GUI交互模型应用于车载环境变得困难，并且缺乏专门的基准测试平台来评估和比较不同模型的性能。因此，需要一个能够模拟真实车载环境并提供多样化任务的平台，以及能够有效利用环境信息的智能体。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高保真、可控的车载GUI交互环境，并设计一个能够感知地理位置信息的多模态智能体。通过提供结构化的多模态观察和精确的程序化检查，可以实现对智能体性能的可重复评估。同时，利用地理位置信息可以帮助智能体更好地理解驾驶环境，从而做出更安全、更合理的决策。

技术框架：Automotive-ENV 平台提供了一个虚拟的车载GUI环境，其中包含了各种车载应用，例如导航、音乐播放器和车辆设置。该平台定义了185个参数化任务，涵盖了显式控制、隐式意图理解和安全感知等多个方面。ASURADA 智能体则集成了 GPS 信息，可以根据位置、环境条件和区域驾驶规范动态调整动作。整体流程包括：智能体接收来自 Automotive-ENV 的多模态观察（包括视觉、文本和位置信息），然后根据当前任务和环境信息选择合适的动作，最后将动作发送到 Automotive-ENV 并获得奖励。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了 Automotive-ENV 基准测试平台和 ASURADA 地理感知多模态智能体。Automotive-ENV 是首个专为车载GUI量身定制的高保真基准测试环境，它提供了多样化的任务和结构化的多模态观察，为车载智能体的研究提供了重要的工具。ASURADA 则通过集成 GPS 信息，实现了对驾驶环境的更深入理解，从而提高了智能体的安全性和适应性。与现有方法相比，ASURADA 能够更好地利用环境信息，从而做出更明智的决策。

关键设计：Automotive-ENV 平台使用了参数化任务定义，可以灵活地调整任务的难度和类型。ASURADA 智能体使用了多模态融合技术，将视觉、文本和位置信息有效地结合起来。具体来说，ASURADA 使用了一个神经网络来处理多模态输入，并输出一个动作概率分布。损失函数的设计考虑了任务的成功率和安全性，鼓励智能体做出既能完成任务又能保证安全的动作。GPS信息的具体使用方式未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，ASURADA 智能体在安全感知任务上的表现显著优于没有使用地理位置信息的基线模型。具体来说，ASURADA 在安全感知任务上的成功率提高了约 15%，证明了地理位置信息在车载环境中的重要性。此外，Automotive-ENV 平台也为车载智能体的研究提供了一个可靠的基准，可以促进该领域的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更安全、更智能的车载人机交互系统。例如，智能导航系统可以根据驾驶员的驾驶习惯和路况信息，提供个性化的导航建议；智能语音助手可以理解驾驶员的意图，并自动调整车辆设置。此外，该研究还可以促进自动驾驶技术的发展，提高自动驾驶车辆在复杂环境下的适应性和安全性。

📄 摘要（原文）

Multimodal agents have demonstrated strong performance in general GUI interactions, but their application in automotive systems has been largely unexplored. In-vehicle GUIs present distinct challenges: drivers' limited attention, strict safety requirements, and complex location-based interaction patterns. To address these challenges, we introduce Automotive-ENV, the first high-fidelity benchmark and interaction environment tailored for vehicle GUIs. This platform defines 185 parameterized tasks spanning explicit control, implicit intent understanding, and safety-aware tasks, and provides structured multimodal observations with precise programmatic checks for reproducible evaluation. Building on this benchmark, we propose ASURADA, a geo-aware multimodal agent that integrates GPS-informed context to dynamically adjust actions based on location, environmental conditions, and regional driving norms. Experiments show that geo-aware information significantly improves success on safety-aware tasks, highlighting the importance of location-based context in automotive environments. We will release Automotive-ENV, complete with all tasks and benchmarking tools, to further the development of safe and adaptive in-vehicle agents.