要進一步提高VLM-Auto系統在複雜道路場景下的鲁棒性和可靠性，可以考慮以下幾個方面：
增強數據集的多樣性：擴展VLM-Auto系統的訓練數據集，涵蓋更多的天氣、光照和交通條件，特別是極端情況下的數據。這樣可以提高模型在不同環境下的適應能力，減少過擬合的風險。
實時學習和適應：引入在線學習機制，使系統能夠在實際駕駛過程中不斷學習和調整。這樣可以根據實際路況和駕駛行為進行即時優化，提升系統的靈活性和反應速度。
強化模型的解釋性：針對VLM的“幻覺”問題，開發更為透明的決策過程，讓系統能夠提供可解釋的行為決策依據。這不僅能提高用戶的信任度，還能幫助開發者識別和修正潛在的問題。
多模態融合：結合其他感知模塊（如雷達、激光雷達等），進行多模態數據融合，增強系統對環境的理解能力。這樣可以在視覺信息不足的情況下，依然保持高效的環境感知。
模擬與實驗的結合：在CARLA等模擬環境中進行大量的測試，並將模擬結果與實際駕駛數據進行對比分析，從而不斷調整和優化模型參數，提升系統的整體性能。