引言
家人们，无人车来也（公众号：无人车来也）要聊一个超级酷炫的话题 —— 理想汽车在自动驾驶领域的重大突破 VLA。
这玩意儿可不得了，简直就是给汽车装上了一个 “超级大脑”，让自动驾驶直接 “起飞”！
（参考阅读请点击：
《理想汽车高管：把别人的拿来起个山海经的名字就算自己技术突破，好像没人质疑！自研也是有区别的》）
一、地狱级副本：中国自动驾驶的"高考题"
当马斯克在2024年财报会议上承认"FSD在中国遇到公交车道挑战"时，全行业都在憋笑——这位硅谷钢铁侠终于领教了东方神秘力量的杀伤力。
在中国，自动驾驶面临的不是普通关卡，而是地狱级副本。
最让特斯拉"折戟"的公交车道，堪称中国道路的"高考压轴题"：地面文字、空中指示牌、动态LED屏三位一体，不同城市采用"早7-9晚5-7限行""仅限公交优先"等30余种文字表述规则。
更魔幻的是，某地因施工临时划设的公交专用道，使用"蓝色虚线+迷你文字"标注，连本地司机都直呼看不懂。
但这只是开胃菜：
潮汐车道每天变换方向，高峰期车道数量堪比俄罗斯方块;
待行区需要"先读秒再冲刺"，成功率堪比科目二倒车入库;
ETC收费站存在15种不同版本的标识组合，部分收费站夜间关闭人工通道时，收费员会在窗口贴A4打印的"请走ETC"手写告示
更恐怖的是动态更新速度：某新一线城市去年新增87处可变车道，平均每周诞生1.67个新规则；某三线城市道路施工期间，同一路口连续3天出现"直行改左转→左转改禁行→恢复原状"的魔幻操作。
数据不会说谎：
理想汽车实测发现，依赖高精地图的方案在3个月内鲜度衰减42%;
特斯拉FSD中国版在待行区场景的误判率达37%，是北美的4.6倍;
某新势力车型在动态车道路口平均需要2.3次接管才能通过
"这根本不是技术问题，而是阅读理解+逻辑推理+博弈论的综合考试。"理想自动驾驶工程师自嘲道。
当马斯克团队还在纠结"如何识别中文"时，中国玩家已经进入更高维度的战场。
二、AI大模型调教实录：让汽车学会"快思考"与"慢思考"
2024年GTC大会上，理想汽车抛出一个"反常识"结论：人类大脑的"双系统理论"，才是破解中国路况的终极密码。
快系统犹如条件反射：
单颗Orin-X芯片运行端到端模型;
输入8摄像头+激光雷达数据，直接输出驾驶轨迹;
处理速度达到200帧/秒，比人类眨眼快4倍;
慢系统则像老司机的大脑：
22亿参数视觉语言大模型（VLM）实时解析路况;
能理解‘前方200米潮汐车道启用中“等复杂语义；
遇到特殊场景自动启动”思维”（CoT）推理。
双系统配合的实战案例：
某测试车在青岛遇到“积雪覆盖+临时施工+潮汐车道”三重Buff时，VLM用0.8秒完成推理：
1、识别积雪反光中模糊的「7-9点东向西」字样
2、结合高德/百度地图数据矛盾，判断应以实时标牌为准
3、指挥端到端模型执行「借道逆行200米」的高危操作
更绝的是数据驱动的进化速度：
训练数据从100万段视频提升到1000万段时
平均接管里程（MPI）从15公里暴涨至107公里
潮汐车道通过率从58%提升至92%
但真正的杀手锏藏在世界模型里——这个云端“元宇宙”每天生成3.2万个极端场景，让自动驾驶系统在虚拟世界“死"够10万次。
某次压力测试中，系统在24小时内遭遇了"暴雨+冰雹+道路塌方+救护车逆行"的魔鬼组合，最终交出「0接管」的成绩单。
三、VLA物理智能体觉醒：当汽车开始"自主思考"
2025年，理想汽车放出终极大招：VLA（视觉-语言-行为）大模型。
这不是简单的技术升级，而是让汽车从"工具"进化为"智能体"的质变。
六大核心技术突破：
1、3D高斯空间编码器：自监督训练让模型自动理解“积雪盖住的车道线”暴雨中的障碍物”
2、MoE稀疏架构：在Orin-X芯片上塞入530亿参数，推理速度仍保持10Hz
3、混合注意力机制：CoT推理用时仅23ms，比人类“思考要不要加塞”快5倍
4、扩散模型轨迹生成：2步采样生成6秒轨迹预测，博弈成功率提升41%
5、3D场景生成引擎：重建速度提升7倍，1小时生成某省会城市全路网
6、价值观对齐技术：用450万段接管数据训练，让系统学会“宁等3分不抢1秒”
产品端的“灵魂时刻”：
找车位模式：在北京某商场实测中，车辆自主绕行3层地库，识别出“柱子后方隐藏车位”，完成难度系数9.8的倒车入库
方言理解能力：四川用户说“走抵拢倒左拐”，系统准确执行“直行到尽头左转”
极端天气应对：哈尔滨-35℃暴雪天，VLA通过融雪剂痕迹判断真实车道走向
最震撼的当属思维可视化：
用户界面实时显示“注意右后方外卖电动车”、“正在计算超车成功率”
遇到施工路段时，系统用语音解释“将借道非机动车道行驶50米，已确认无行人”
在ETC通道前主动询问：“检测到余额不足，是否切换人工通道？”
某科技博主实测后感叹：“这不是自动驾驶，是找了个AI老司机坐在方向盘后面。”
四、万亿市场的“寒武纪大爆发”
当其他车企还在卷“无图城市NOA”时，理想汽车已经打开新战场：Physical AI（物理智能体）的潘多拉魔盒。
行业颠覆正在进行：
某物流公司测试显示，搭载VLA的货车在园区内自主接货成功率提升73%；
与某机器人公司合作开发的“家庭服务形态”，能让车辆自动接送儿童上下学；
在雄安新区试点中，VLA车队实现“无交通灯协同通行”，路口通过效率提升210%。
更深远的影响在数据飞轮：
40万量产车每天贡献450万公里真实路况数据;
云端世界模型每月新增800TB训练数据;
模型迭代速度达到'小时级"，某次暴雨预警后，系统2小时内更新涉水策略.
"这不再是单点技术突破，而是整个出行生态的重构。"某券商分析师在最新研报中指出，VLA带来的不仅是驾驶体验变革，更可能催生"移动智能空间"、“自动驾驶服务订阅”等万亿级新市场。
五、写在最后：当汽车学会“思考”
回看自动驾驶发展史：
2015年，行业在争论“要不要用激光雷达”；
2020年，焦点变成“如何摆脱高精地图”；
2025年，理想汽车用VLA给出终极答案：让汽车真正理解物理世界。
在某次会议上，李想抛出一个“灵魂拷问”：“如果汽车能自主思考，我们还需要方向盘吗？”
这个问题没有标准答案，但可以确定的是：当车辆开始理解“星巴克”不只是三个汉字，而是带有咖啡香气的目的地；当系统能识别“积雪路面”不仅是白色像素，而是需要缓行的危险场景——我们正站在智慧出行的奇点时刻。
总之，无人车来也（公众号：无人车来也）认为，或许用不了太久，当孩子问“为什么汽车要人开”时，我们会像解释“马车需要车夫”一样，讲述这个充满挣扎与突破的自动驾驶大时代。
而此刻，中国工程师正在用AI大模型，在物理世界写下新的答案。
亲！你说呢？参考文献：智猩猩Auto 文章《VLA：迈向自动驾驶物理智能体的关键一步 | 理想汽车贾鹏GTC 2025演讲全文》
原文标题 : 理想汽车 VLA：自动驾驶的 “超级大脑”，用AI大模型教会汽车“思考”？
引言
家人们，无人车来也（公众号：无人车来也）要聊一个超级酷炫的话题 —— 理想汽车在自动驾驶领域的重大突破 VLA。
这玩意儿可不得了，简直就是给汽车装上了一个 “超级大脑”，让自动驾驶直接 “起飞”！
（参考阅读请点击：
《理想汽车高管：把别人的拿来起个山海经的名字就算自己技术突破，好像没人质疑！自研也是有区别的》）
一、地狱级副本：中国自动驾驶的"高考题"
当马斯克在2024年财报会议上承认"FSD在中国遇到公交车道挑战"时，全行业都在憋笑——这位硅谷钢铁侠终于领教了东方神秘力量的杀伤力。
在中国，自动驾驶面临的不是普通关卡，而是地狱级副本。
最让特斯拉"折戟"的公交车道，堪称中国道路的"高考压轴题"：地面文字、空中指示牌、动态LED屏三位一体，不同城市采用"早7-9晚5-7限行""仅限公交优先"等30余种文字表述规则。
更魔幻的是，某地因施工临时划设的公交专用道，使用"蓝色虚线+迷你文字"标注，连本地司机都直呼看不懂。
但这只是开胃菜：
潮汐车道每天变换方向，高峰期车道数量堪比俄罗斯方块;
待行区需要"先读秒再冲刺"，成功率堪比科目二倒车入库;
ETC收费站存在15种不同版本的标识组合，部分收费站夜间关闭人工通道时，收费员会在窗口贴A4打印的"请走ETC"手写告示
更恐怖的是动态更新速度：某新一线城市去年新增87处可变车道，平均每周诞生1.67个新规则；某三线城市道路施工期间，同一路口连续3天出现"直行改左转→左转改禁行→恢复原状"的魔幻操作。
数据不会说谎：
理想汽车实测发现，依赖高精地图的方案在3个月内鲜度衰减42%;
特斯拉FSD中国版在待行区场景的误判率达37%，是北美的4.6倍;
某新势力车型在动态车道路口平均需要2.3次接管才能通过
"这根本不是技术问题，而是阅读理解+逻辑推理+博弈论的综合考试。"理想自动驾驶工程师自嘲道。
当马斯克团队还在纠结"如何识别中文"时，中国玩家已经进入更高维度的战场。
二、AI大模型调教实录：让汽车学会"快思考"与"慢思考"
2024年GTC大会上，理想汽车抛出一个"反常识"结论：人类大脑的"双系统理论"，才是破解中国路况的终极密码。
快系统犹如条件反射：
单颗Orin-X芯片运行端到端模型;
输入8摄像头+激光雷达数据，直接输出驾驶轨迹;
处理速度达到200帧/秒，比人类眨眼快4倍;
慢系统则像老司机的大脑：
22亿参数视觉语言大模型（VLM）实时解析路况;
能理解‘前方200米潮汐车道启用中“等复杂语义；
遇到特殊场景自动启动”思维”（CoT）推理。
双系统配合的实战案例：
某测试车在青岛遇到“积雪覆盖+临时施工+潮汐车道”三重Buff时，VLM用0.8秒完成推理：
1、识别积雪反光中模糊的「7-9点东向西」字样
2、结合高德/百度地图数据矛盾，判断应以实时标牌为准
3、指挥端到端模型执行「借道逆行200米」的高危操作
更绝的是数据驱动的进化速度：
训练数据从100万段视频提升到1000万段时
平均接管里程（MPI）从15公里暴涨至107公里
潮汐车道通过率从58%提升至92%
但真正的杀手锏藏在世界模型里——这个云端“元宇宙”每天生成3.2万个极端场景，让自动驾驶系统在虚拟世界“死"够10万次。
某次压力测试中，系统在24小时内遭遇了"暴雨+冰雹+道路塌方+救护车逆行"的魔鬼组合，最终交出「0接管」的成绩单。
三、VLA物理智能体觉醒：当汽车开始"自主思考"
2025年，理想汽车放出终极大招：VLA（视觉-语言-行为）大模型。
这不是简单的技术升级，而是让汽车从"工具"进化为"智能体"的质变。
六大核心技术突破：
1、3D高斯空间编码器：自监督训练让模型自动理解“积雪盖住的车道线”暴雨中的障碍物”
2、MoE稀疏架构：在Orin-X芯片上塞入530亿参数，推理速度仍保持10Hz
3、混合注意力机制：CoT推理用时仅23ms，比人类“思考要不要加塞”快5倍
4、扩散模型轨迹生成：2步采样生成6秒轨迹预测，博弈成功率提升41%
5、3D场景生成引擎：重建速度提升7倍，1小时生成某省会城市全路网
6、价值观对齐技术：用450万段接管数据训练，让系统学会“宁等3分不抢1秒”
产品端的“灵魂时刻”：
找车位模式：在北京某商场实测中，车辆自主绕行3层地库，识别出“柱子后方隐藏车位”，完成难度系数9.8的倒车入库
方言理解能力：四川用户说“走抵拢倒左拐”，系统准确执行“直行到尽头左转”
极端天气应对：哈尔滨-35℃暴雪天，VLA通过融雪剂痕迹判断真实车道走向
最震撼的当属思维可视化：
用户界面实时显示“注意右后方外卖电动车”、“正在计算超车成功率”
遇到施工路段时，系统用语音解释“将借道非机动车道行驶50米，已确认无行人”
在ETC通道前主动询问：“检测到余额不足，是否切换人工通道？”
某科技博主实测后感叹：“这不是自动驾驶，是找了个AI老司机坐在方向盘后面。”
四、万亿市场的“寒武纪大爆发”
当其他车企还在卷“无图城市NOA”时，理想汽车已经打开新战场：Physical AI（物理智能体）的潘多拉魔盒。
行业颠覆正在进行：
某物流公司测试显示，搭载VLA的货车在园区内自主接货成功率提升73%；
与某机器人公司合作开发的“家庭服务形态”，能让车辆自动接送儿童上下学；
在雄安新区试点中，VLA车队实现“无交通灯协同通行”，路口通过效率提升210%。
更深远的影响在数据飞轮：
40万量产车每天贡献450万公里真实路况数据;
云端世界模型每月新增800TB训练数据;
模型迭代速度达到'小时级"，某次暴雨预警后，系统2小时内更新涉水策略.
"这不再是单点技术突破，而是整个出行生态的重构。"某券商分析师在最新研报中指出，VLA带来的不仅是驾驶体验变革，更可能催生"移动智能空间"、“自动驾驶服务订阅”等万亿级新市场。
五、写在最后：当汽车学会“思考”
回看自动驾驶发展史：
2015年，行业在争论“要不要用激光雷达”；
2020年，焦点变成“如何摆脱高精地图”；
2025年，理想汽车用VLA给出终极答案：让汽车真正理解物理世界。
在某次会议上，李想抛出一个“灵魂拷问”：“如果汽车能自主思考，我们还需要方向盘吗？”
这个问题没有标准答案，但可以确定的是：当车辆开始理解“星巴克”不只是三个汉字，而是带有咖啡香气的目的地；当系统能识别“积雪路面”不仅是白色像素，而是需要缓行的危险场景——我们正站在智慧出行的奇点时刻。
总之，无人车来也（公众号：无人车来也）认为，或许用不了太久，当孩子问“为什么汽车要人开”时，我们会像解释“马车需要车夫”一样，讲述这个充满挣扎与突破的自动驾驶大时代。
而此刻，中国工程师正在用AI大模型，在物理世界写下新的答案。
亲！你说呢？参考文献：智猩猩Auto 文章《VLA：迈向自动驾驶物理智能体的关键一步 | 理想汽车贾鹏GTC 2025演讲全文》
原文标题 : 理想汽车 VLA：自动驾驶的 “超级大脑”，用AI大模型教会汽车“思考”？
