在繁忙的都市生活中，你是否曾幻想过有一位“全能司机”？他能听懂你的每一句话，理解你的每一个指令，甚至比你自己更懂得如何安全、舒适地驾驭车辆。如今，这样的场景不再是科幻电影中的画面——理想汽车的VLA司机大模型正一步步将它变为现实。而更令人惊叹的是，这项技术还在不断“成长”，持续解决着行业里那些看似无解的难题。
一个“会思考”的司机是如何诞生的？
想象一下，你坐在车里，对着方向盘说：“帮我找一家附近的咖啡馆，顺便绕开拥堵路段。”几秒钟后，车辆自动规划路线，平稳地绕过车流，将你送到目的地。这种流畅的体验背后，是VLA模型——一个集视觉（Vision）、语言（Language）、行动（Action）能力于一身的“智能司机”。
但它的成长并非一蹴而就。理想汽车的工程师们将VLA的进化过程比喻为“从动物到人类”的蜕变：
- 昆虫阶段：早期的辅助驾驶依赖预设规则和高精地图，像蚂蚁一样按部就班完成任务，灵活性不足。
- 哺乳动物阶段：引入端到端模型和视觉语言模型（VLM），车辆开始“模仿”人类驾驶行为，但遇到陌生场景容易“卡壳”。
- 人类阶段：VLA模型诞生了！它能像人类一样“观察”3D世界，理解语言指令，并通过“思维链”自主决策。比如，它能识别“停在C3车位”这样的复杂指令，并精准执行。
模拟人类学习：VLA的“驾校”之旅
为了让VLA模型真正具备“老司机”的能力，理想汽车设计了一套独特的训练方法，模拟人类学车的过程：
1. 预训练：打好知识基础
就像人类要先学交规一样，VLA通过海量的2D/3D视觉数据和语言语料，学习物理世界的常识。这一步相当于“考驾照笔试”。
2. 后训练：上路实操
加入真实驾驶行为数据后，VLA开始练习“手脚配合”。它能预测周围车辆的轨迹，在复杂路况中博弈，甚至完成夜间弱光环境下的紧急避让。
3. 强化训练：成为“老司机”
车辆被放入“世界模型”中反复演练，目标是开得比人类更稳、更安全。团队还引入了“人类反馈机制”，确保它绝不学习加塞、抢道等坏习惯。
安全是底线，信任是目标
你或许会问：这么智能的模型，万一“失控”怎么办？理想汽车的答案是一个神秘的“超级对齐团队”。这支100多人的队伍专门负责“规范”VLA的职业素养：
- 职业性：像招聘员工一样，模型必须遵守交规，贴合中国驾驶习惯。
- 可靠性：通过“世界模型”仿真测试，提前发现潜在风险。
- 信任感：用户用自然语言与车辆沟通，就像和朋友聊天一样简单。
例如，在测试中，VLA成功避免了超过630万起潜在碰撞事故。夜间遇到“儿童鬼探头”时，它能瞬间识别并紧急转向避让——这种能力连许多人类司机都难以做到。
技术的背后：一场“无人区”的探险
研发VLA的过程，被李想形容为“走进无人区”。全球没有先例可循，DeepSeek、OpenAI等巨头也未曾涉足。但理想汽车选择坚持自研：
- 采购了预期3倍的计算资源，专注打磨多场景适配模型；
- 借助DeepSeek开源技术，节省了9个月研发时间；
- 甚至将自研操作系统“星环OS”开源，回馈行业。
“我们可以站在巨人的肩膀上，但真正的突破要靠自己。”李想这样总结。
未来已来：VLA如何改变我们的生活？
如今，搭载VLA模型的理想L系列车型已陆续交付。用户只需动动嘴，就能让车辆完成停车、找路、避障等任务。更令人期待的是，它的能力还在持续进化：
- 理解更复杂的指令：比如“送孩子上学后去公司，途中买杯咖啡”；
- 适应更多极端场景：暴雨、浓雾、无GPS的地库都不再是障碍；
- 融入生活服务：未来甚至能帮你订餐厅、买电影票。
结语
从解决充电难题的增程技术，到突破自动驾驶瓶颈的VLA模型，理想汽车的每一次创新都在回应同一个问题：“如何让技术真正服务于人？”正如李想所说：“扎实的基本功比走捷径重要。”而VLA的成长故事恰恰证明：当科技拥有了“人性”，它便能创造无限可能。
未来某天，当你的车主动提醒：“前方施工，我建议绕行高架。”——别惊讶，这只是VLA司机的日常。而它，才刚刚开始长大。
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