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網易汽車5月9日報道 在理想AI Talk第二季的訪談中，李想以“從動物進化到人類”為隱喻，揭示了理想汽車在自動駕駛領域的終極野心——將AI從“輔助工具”升維為“生產工具”，而VLA（視覺-語言-行動）司機大模型正是這一躍遷的核心載體 。

講真，這場技術訪談包含大量AI技術術語，對于公眾來說，理解門檻著實不低?？此评钕雽τ贏I的態(tài)度有些“瘋魔”和捉摸不透，實際背后深意并非只是給你我上的AI科普課堂，更多的是面向行業(yè)投資人、AI業(yè)內精英人才的“誓師宣言”+“英雄令”，終極目標是搶得下一階段商業(yè)先機與實現(xiàn)全社會的AI生態(tài)重構。

與此同時，我們也能夠看到理想當紅L序列的全面煥新，應用VLA司機大模型的L系列于今年下半年就將落地AD Max輔助駕駛平臺。同時為即將發(fā)布的純電SUV理想i8造勢，引導公眾看清VLA=下一代自動駕駛技術這一風向標。

主持人提問提到了近期大模型的動態(tài)，坦率地說只有中美兩國具備改寫全球AI動向的勢能，李想談到擁抱DeepSeek的過程比預想的要快許多，這意味著摒棄理想自研的語言模型，收獲的是理想VLA（視覺語言行動模型）推出進程加快。作為回饋全行業(yè)，理想將星環(huán)OS做開源，頗有向DeepSeek致敬的深意，一定程度上也緩解了行業(yè)無限內卷的緊迫感，讓更多廠商能夠依靠開源快速武裝自身科技力和智能水平。

上文讓我感受最深的兩個字就是：“胸懷”，唯有具備降維打擊的技術信心，才能像學霸一樣奔赴下個考場的路上將高分作答的試卷公開給旁人，我們再來深度談談VLA的行業(yè)意義：從端到端+VLM的“雙系統(tǒng)”到VLA的“三位一體”，這便是VLA的技術進化論。

·端到端+VLM的局限：機械性與割裂感

理想汽車的輔助駕駛曾經歷兩代架構：

- 規(guī)則驅動（昆蟲階段）：依賴高精地圖與預設算法，如同螞蟻遵循固定路線，無法應對復雜路況（如道路施工）。這里指代的是基于規(guī)控的輔助駕駛，例如早期高精地圖指引的NOA。

- 端到端+VLM（哺乳動物階段）：大模型學習人類駕駛行為，但語言與視覺模型分立，導致決策黑箱、極端場景失效。例如，面對ETC車道時，視覺語言模型（VLM）因缺乏空間感知能力，難以處理多車道選擇（如京承高速的十幾個ETC入口），需依賴人工接管。這里指代的是當下理想AD Max和AD Pro呈現(xiàn)的輔助駕駛能力。

而理想AI Talk第二季中，濃墨重彩地分享VLA，是理想將要奔赴下一階段自動駕駛架構的目標。

·VLA的突破：類人智能的三大躍升

VLA的核心在于多模態(tài)深度耦合，將視覺、語言、動作三大能力整合為統(tǒng)一架構：

- 感知升維：3D視覺+高清2D圖像構建物理世界“全息地圖”，超越傳統(tǒng)VLM的平面化理解；

- 決策擬人：通過“思維鏈推理”（Chain of Thought）模擬人類駕駛邏輯，例如根據(jù)導航軟件運行邏輯動態(tài)調整路線，而非機械執(zhí)行指令；

- 執(zhí)行閉環(huán)：本地模型處理常規(guī)指令（如“左轉”），云端協(xié)同解決復雜需求（如“避開擁堵找停車場”），實現(xiàn)自然語言交互的“司機Agent”形態(tài)。

翻譯成人話就是：你的輔助駕駛系統(tǒng)是一個Agent（智能體），它能夠聽懂你給到的指示，你可以向吩咐代駕司機一樣干預正在NOA狀態(tài)中的車輛行駛軌跡。非常重要的一環(huán)就是打通Agent與輔助駕駛系統(tǒng)的協(xié)作能力。

端到端+VLM與VLA - 技術對比
架構	感知能力	決策邏輯	交互方式
端到端+VLM	二維圖像依賴	黑箱推理	單向指令執(zhí)行
VLA	3D+2D全息建模	思維鏈動態(tài)推理	自然語言對話
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Tips：什么是多模態(tài)

多模態(tài)（Multimodality）是指集成和處理兩種或兩種以上不同類型的信息或數(shù)據(jù)的方法和技術。在機器學習和人工智能領域，多模態(tài)涉及的數(shù)據(jù)類型通常包括但不限于文本、圖像、視頻、音頻和傳感器數(shù)據(jù)。多模態(tài)系統(tǒng)的目的是利用來自多種模態(tài)的信息來提高任務的性能，提供更豐富的用戶體驗，或者獲得更全面的數(shù)據(jù)分析結果。

看到這里，想必你與我一樣十分好奇理想的VLA司機大模型是如何訓練養(yǎng)成，到底靠不靠譜呢？

VLA的訓練哲學是從“駕?！钡健袄纤緳C”，李想談到將VLA的訓練類比人類學車過程，分為三階段：

1. 預訓練（常識學習）：

- 構建32B參數(shù)的視覺語言基座模型，學習交通規(guī)則與物理世界常識；

- 通過模型壓縮（蒸餾）為輕量版，適配車端芯片實時運行。

2. 后訓練（技能培訓）：

- 注入駕駛行為數(shù)據(jù)，模擬駕?！案噷W習”；

- 新增軌跡預測功能，預判未來4-8秒道路變化。

3. 強化訓練（實戰(zhàn)磨礪）：

- 安全校準：通過人類接管數(shù)據(jù)剔除危險行為（如加塞）；

- 性能強化：在虛擬世界模型中模擬數(shù)億公里極端場景，優(yōu)化舒適性（G值控制）、零事故率、交規(guī)合規(guī)性。

寫在最后

只要人類需要司機，VLA就有存在意義，VLA的誕生不僅是理想汽車的“技術宣言”，更預示交通領域生產力革命的起點。更大的藍圖是繪制一張世界模型的“大網”，基于現(xiàn)有交通路線規(guī)劃的VLA是驗證并構建這張“大網”所闖出的第一關。

據(jù)悉，業(yè)內先鋒技術公司大有投注VLA大模型的趨勢，比如精密制造中機器人領域，華為通過智駕3.0融合VLA模型與通用障礙物檢測（GOD）網絡，提升無高精地圖區(qū)域的定位能力。百度Apollo：基于文心大模型增強VLA的交通場景理解準確度。智元機器人：與Physical Intelligence（PI）合作，推進動態(tài)環(huán)境下的長周期復雜任務解決方案。