智能驾驶迈入新纪元：VLA大模型如何赋能理想汽车的未来愿景
近年来，辅助驾驶技术突飞猛进，尤其在高速公路场景表现出显著优势。然而，一旦驶入错综复杂的城市街道，其性能瓶颈便暴露无遗——传统以“端到端”为代表的AI驾驶模型，本质上是基于模仿学习，如同观察人类驾驶行为的“黑箱”，虽能高效复制动作，却难以深度理解复杂路况背后的“为什么”。这种模式在面对未曾预见的突发状况或多变场景时，往往捉襟见肘，难以提供如同人类驾驶般的灵活与可靠。
面对这一行业性挑战，视觉-语言-行为（VLA）大模型被视为通往更高阶自动驾驶的必经之路。理想汽车正是这一前沿技术路线的积极探索者与量产先行者。VLA的核心在于，在感知（Vision）与行动（Action）之间，巧妙植入了一个至关重要的“语言”（Language）环节。它赋予了自动驾驶系统类似人类的思考与推理能力，使其不仅能“看到”障碍物，更能结合语境，像人类一样进行内部思考，例如“这是一条狭窄双向车道，对向有来车，我应减速避让而非冒险超车”。这种“内心戏”般的决策过程，使得车辆行为不再是冰冷的程序响应，而是更具逻辑性、更易于理解，也更接近人类的智能。
VLA的战略定位：从“老司机”到“私人司机”的转变
理想汽车对VLA的终极价值思考，并非将其塑造成一个追求极致效率的“老司机”，而是致力于打造一位体贴入微的“私人司机”。这二者有着本质区别：前者关注驾驶本身，强调如何“开得好”，而后者则以乘客的乘坐体验为核心，侧重如何“坐得舒服、安心”。
因此，在理想汽车首个量产VLA版本中，“安全”被置于“效率”之前，成为了最高优先级的考量。在复杂路况下，系统宁愿选择稍慢、更稳健的策略，也绝不采取任何可能让驾乘者感到不安的激进操作。每一次决策的制定，都将乘客及其家人的安心感放在首位。这一理念深刻反映了理想汽车对家庭用户核心需求的洞察，使得智能驾驶系统不再仅仅是提升驾驶便捷性的工具，更是构建安心出行体验的关键要素。
技术基石：数据、算力与仿真世界的炼金术
实现VLA的强大能力并非一蹴而就，它建立在理想汽车长期以来在数据、算力、算法和工程能力上的深厚积累之上。值得一提的是，理想汽车VLA的训练场是一个高度逼真的“世界模型仿真系统”。这可以被形象地理解为一套专为AI司机量身定制的、无限接近真实的“元宇宙”驾驶模拟器。在这个虚拟环境中，AI不再仅限于被动模仿，而是能够通过反复的“试错”与探索来学习和进化。它能日夜兼程地在虚拟世界中“行驶”超过30万公里，经历现实中极难遭遇的极端或危险场景（Corner Case），并从无数次失败中汲取经验，以惊人的速度提升自身能力。
尽管首版VLA系统在舒适性上可能仅迈出了一小步，但其真正的变革意义在于，未来的进化将不再是线性的，而是指数级的。当平均接管里程从百公里跃升至千公里级别时，一个全新的智能出行时代便将开启。
大脑解构：VLA的智能之源与工程挑战
理想汽车自研的MindGPT基座模型，在VLA的部署中发挥着核心作用。与行业开源模型相比，其对嵌入式芯片进行了定制化优化，采用了MoE混合专家架构，在保证模型容量的同时显著提升了推理速度。即便车载端部署的是3.2B模型，相比云端32B模型，其推理帧率也能达到10Hz左右，这得益于底层CUDA魔改、PTX指令重写以及一系列精细的算子优化，包括将精度从FP16降至FP8甚至未来的FP4，从而在有限算力下压榨出极致性能。
在VLA的训练过程中，数据质量至关重要。理想汽车如同“炼金术士”般，从海量数据中定义并筛选出符合“老司机”标准的“黄金数据”。这包括对实际路况（如望京违停右转场景）的深入理解和精细清洗。此外，为解决大模型可能产生的反常识或反人类习惯的指令，理想汽车采取了多重策略：严格的数据清洗、构建并生成大量领域内数据以消除幻觉，以及通过“超级对齐”机制使其行为更符合人类价值观。对于难以通过实车数据获取的Corner Case和困难场景，则通过世界模型仿真系统进行生成式数据补充，确保训练数据的全面性与多样性。理想汽车自2020年起积累的12亿公里数据闭环，为VLA的研发奠定了坚实基础。
在感知层面，VLA也带来了显著升级。动态物体纯视觉检测范围从150米拓展至200米，OCC通用物体检测从80米提升至125米，这些都显示出系统在“看得更远、更精细”方面的持续进化，以应对复杂的现实世界挑战。
仿真：理想汽车的“杀手锏”与安全保障
理想汽车大胆减少实车测试，并断言仿真测试效果更优，这背后是其世界模型仿真系统的高可靠性与有效性。该系统能够高度复刻真实物理世界，通过与150多万公里实车测试数据的反复对比与优化，其仿真一致性已达到99.9%以上，足以替代绝大部分与性能相关的实车测试。在强化学习阶段，仿真环境不仅提升了效率，更能让系统在模拟世界中进行数年之久的训练，从而在真实世界中实现指数级的进步。
在“安全、舒适、效率”这个“不可能三角”中，理想汽车的排序是：安全优先，其次舒适，最后才是效率。数据显示，理想辅助驾驶的MPA（每两次事故间的平均里程）是人类驾驶的数倍。通过优先提升MPI（每两次人工干预间的平均里程）来优化舒适度，减少不佳体验导致的接管，体现了其对用户体验的深度关注。即便在走错路的情况下，系统也绝不会采取危险的纠正动作，始终将安全和舒适放在首位。
信仰Scaling Law：理想的自我超越与行业担当
理想汽车在研发过程中，最大的挑战在于研发流程的持续迭代，以适应从数据驱动到强化学习驱动的转变。同时，对人工智能本质的深刻认知——即它不仅是模仿学习，更应具备人类般的思维和推理能力——使得理想汽车能够迅速从端到端切换至VLA方案，避免了大的战略判断失误。他们坚信“Scaling Law”（规模法则），认为只要投入更多的数据和更大的训练时长，总能产出更好的效果，这成为其不断突破的内在驱动力。
对于智能驾驶的商业化落地，技术进步正加速迈向L4级别，但法律政策、保险赔偿等商业问题仍需时日。对于新玩家而言，入局VLA面临难以逾越的挑战，如缺乏完整的数据闭环、无法有效训练世界模型，以及算力与工程能力的巨大投入。理想汽车的核心技术壁垒正是其在数据积累、世界模型构建、强化学习训练以及工程部署上的先发优势与深厚积累。未来，随着VLA技术的进一步成熟，理想汽车也表达了向行业开放、赋能的愿景，旨在共同促进行业的快速发展。
