2025年5月7日，理想汽车举办「AI Talk 第二季」并就VLA司机大模型等一系列内容展开。在当下自动驾驶行业普遍陷入“功能瓶颈”与“用户信任焦虑 ”之时 ，VLA不仅是一项技术成果 ，更是一种战略宣言 。此前，由ChatGPT带动的大模型浪潮逐渐从语言走向多模态之后 ，VLA的出现也可以被视为一场在垂直场景中“自我闭环 ”的工程性尝试 ，它不仅标志着理想汽车正式跨入人工智能核心研发阵地，也将自动驾驶从“功能层”推到了“智能协作层 ” 。
自动驾驶 ，从功能堆叠到智能协作
过去几年 ，整个智能驾驶行业在“端到端 ”和“规则算法”之间来回摇摆。技术社区争论模型结构，资本市场押注落地节奏，而用户层面则在体验不稳定与安全焦虑中渐趋疲劳 。
理想VLA的意义在于 ，它不是对已有路线的加强版 ，而是结构性的方向重建 。VLA全称为Vision-Language-Action，即视觉-语言-行为三位一体的大模型体系。它具备三种能力融合输出的能力：看清世界（3D空间建模）、理解语义（语言智能） 、做出合理决策（行为生成） ，最终让驾驶系统从“被动反应 ”转为“主动协同 ” 。这不是更聪明的工具 ，而是一个有基本判断力的智能体 。换句话说，VLA不仅是“开得更好” ，而且是“开得像人”。
技术进化路径背后 ，是对工程规律的坚持
VLA不是天降成果，而是理想从规则系统 、端到端架构、再到多模态融合长期积累的结果。在理想汽车内部 ，VLA的研发并不是跨越式推进 ，而是经过工程逻辑深度打磨的自然演进 。
李想在AI Talk中明确表达：“VLA不是突变，而是进化 。 ”这个观点背后的意思是——理想从一开始就没有打算跳过模型阶段或捷径式追赶 ，而是清楚每一步架构演化的技术条件和数据支撑要求。从规则到端到端+VLM ，再到VLA，是基于场景 、数据体系 、工程结构三者耦合之后的结果，而不是某种参数堆叠下的偶然成功 。
值得注意的是 ，VLA并非现有多模态模型的叠加 。理想重构了推理链路、推理方式和输出路径 ，引入action token机制 、diffusion轨迹预测，以及投机推理与强化学习联合优化 ，以适配自动驾驶场景中的实时性 、稳定性与安全性。这是一套“为车而生 ”的AI结构 ，而非从通用AI平台迁移而来的兼容方案 。
理想不谈“AI”，只谈怎么落地
理想汽车在技术叙事中有意淡化“AI能力 ”的渲染 ，转而强调系统结构、行为一致性与用户信任 。
VLA模型在技术架构上具备高复杂度 ，但其落地思路相对清晰：VLA将部署在车端运行，并具备独立空间理解、语言交互与轨迹控制能力。配合理想自研的星环OS及自动驾驶控制系统 ，理想意图构建的是一套从AI底座模型 、到智能决策链路 、再到系统调度的闭环生态 。这意味着 ，理想并不把AI视作独立功能层，而是产品核心结构的一部分 。正如理想在AI Talk中强调的 ，只有当AI跨域了信息工具、辅助工具之后 ，真正成为生产工具，才是人工智能爆发的时刻，而理想在做的辅助驾驶 ，正在一步步走向生产工具。
“司机智能体 ”的战略含义
自动驾驶行业发展到今天 ，依然未能摆脱“高上限 、低下限”的结构困境 。系统在封闭测试场景中表现优异，却在真实环境中常常暴露“不像人 ”的不稳定行为——忽视潜规则 、不合时宜的变道、对行人意图判断失误等 ，都是典型问题 。
VLA的设计目的之一 ，是通过“超级对齐 ”手段，解决行为与人类驾驶逻辑不一致的问题。理想通过引入大量用户接管数据 、驾驶偏好样本以及城市驾驶中的长尾工况数据 ，用RLHF方法将系统行为与人类习惯进行结构性对齐 ，降低用户的不安全感与陌生感。这种“像人开车”的一致性，是理想赋予VLA最重要的评价标准之一 。
VLA的战略价值 ，也不仅限于自动驾驶 。其技术架构本质上是一种通用型物理世界智能体模型（Physical AI） ，这让理想在汽车这一高复杂度 、多变量场景中率先跑通“空间-语言-行为 ”的智能融合逻辑，也为未来AI在机器人、智能家居等场景的延展埋下了路径。
理想正在在走一条没有对手走过的路
自动驾驶不是效率问题 ，而是信任问题 。这句话在AI Talk里虽未被明确说出 ，但贯穿始终 。当前的AI行业，概念更新迅速，但多数企业的产品进展依然停留在“集成层 ”。理想选择自研全栈大模型 、重构车端架构 、搭建闭环系统 ，这种高投入、高工程复杂度的方式在短期看不讨好 ，但却是真正走向智能化产品形态的必要路径 。
VLA不是终点，也不是一次性技术亮相 ，而是理想将AI内化为产品骨架之后的第一次结构释放 。它未必是标准答案 ，但提供了值得行业观察与深度理解的另一种可能。
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