將VLM-Auto系統與傳統的自動駕駛管線有效融合，可以考慮以下策略：
模塊化設計：保持VLM-Auto系統的模塊化特性，將其作為一個獨立的模塊集成到現有的自動駕駛架構中。這樣可以利用VLM的語言理解和場景分析能力，同時保留傳統系統的穩定性和可靠性。
信息共享：建立一個高效的信息共享機制，讓VLM-Auto系統能夠接收來自傳統感知模塊的數據（如雷達和激光雷達數據），並將其分析結果反饋給控制和規劃模塊。這樣可以實現更為全面的環境理解。
行為決策協同：在行為決策層面，VLM-Auto系統可以根據環境分析結果提供建議，而傳統系統則負責執行具體的控制指令。這樣的協同工作可以提高系統的靈活性和反應速度。
安全性機制：在融合過程中，設計安全性機制以防止VLM-Auto系統的錯誤決策影響整體系統的安全性。例如，設置冗餘檢查機制，確保在VLM系統出現異常時，傳統系統能夠接管控制。
持續的性能評估：定期對融合系統進行性能評估，根據實際駕駛數據進行調整和優化，確保系統在各種駕駛環境下的穩定性和可靠性。