2025年12月，长城汽车突然放出大招。
旗下高端品牌魏牌宣布，蓝山智能进阶版正式开启预订，首次搭载自家研发的VLA大模型。
这个消息一出，新能源圈炸了。
要知道，自从特斯拉FSD在国内"翻红"后，国产智能驾驶领域就陷入了一阵焦虑。
不少人在问，国内车企什么时候才能拿出能打的智驾方案？
眼看着友商蔚来、小鹏、理想都在硬堆算力、硬堆摄像头，长城这边却反其道而行之。
不是比谁的芯片更强，而是比谁的大模型更聪明。
蓝山系列本来就是魏牌冲高端的王牌，今年累计销量已经突破11万辆。
现在要搭载长城自家的VLA大模型,配备小蓝灯等黑科技功能，这是长城在智驾领域的最新"宣战"。
那这次升级背后到底有多大的技术含量？
长城的VLA大模型凭什么敢叫板业界？
今天咱就来扒一扒，这场智驾领域的"新较量"到底怎么回事。
长城VLA大模型首次上车，为什么这次不是"纸上谈兵"？
12月，长城汽车在保定总部举办了一场"VLATalk"活动。
会上正式宣布，蓝山智能进阶版将成为国内首款搭载长城自研VLA大模型的量产车型。
12月，新车正式开启预订，预计年底就能上市。
为什么这事儿这么受关注？
因为VLA大模型的上车，意味着魏牌蓝山不再是单纯的"堆硬件"，而是真正具备了"思考能力"的智驾系统。
得先理解一下什么叫VLA大模型。
VLA全称是VisionLanguageAction，翻译过来就是"视觉-语言-动作模型"。
这本来是AI机器人领域的技术，现在被长城拿来做智能驾驶了。
传统的智驾系统是这么工作的，摄像头拍照、识别物体、做出反应。
这个流程就像人开车时只靠条件反射，看到红灯就刹车，看到行人就避开。
但这样的系统，对复杂路况的理解能力很有限。
长城的VLA大模型不一样。
它不仅能"看"，还能"理解"。
VLA的核心逻辑是把视觉信息、语言信息、驾驶决策整合到一个统一的大模型里。
简单说，就是让AI既能读懂图像，也能理解人类的自然语言指令，还能做出合理的驾驶决策。
比如你坐在车里说"帮我起步"或者"远离大车"，传统系统可能就傻眼了。
这涉及视觉识别、路线规划、车距判断等多个环节，需要多个模块相互配合。
但VLA大模型就像一个"全能管家"，能够直接理解你的意图，然后整合各种信息做出最优决策。
这背后的逻辑是什么呢？
传统的多模块系统,每个环节都是独立的，信息在传递过程中容易出现"信息损耗"。
A模块的输出不一定是B模块最需要的形式。
但大模型是"端到端"的，所有信息在一个统一的知识框架下处理。
就像是让一个"懂行"的人在驾驶室里，而不是让几个陌生人各司其职。
长城在这个大模型上投入了多少精力呢？
据官方透露，他们在保定建立了专门的云计算中心，用大量高端GPU跑了好几个月的训练。
训练数据来自真实的驾驶场景，包括城市复杂路况、高速、停车等数百万条真实驾驶记录。
这不是什么"合成数据"，而是硬生生从用户手里收集来的"血的教训"。
为什么长城非要自研大模型不可？
这里就涉及到战略的问题了。
表面上看，长城可以直接用业界成熟的大模型方案。
比如调用某个大厂的API，或者直接买一套现成的解决方案。
但这样做有个致命问题，数据控制权不在自己手里。
一旦依赖外部大模型，长城的所有驾驶数据、用户行为、车辆状况数据都得上传到别人的服务器。
这在新能源车企竞争越来越激烈的今天，就像是把自己的"家底"公开给竞争对手。
更关键的是，如果外部大模型出了问题，责任归属就模糊了。
是大模型的问题，还是长城集成的问题？
自研大模型则不同。
长城全面掌控整个系统，数据完全自主，责任清晰，还能根据自己车型的特点持续优化。
这就像是从"租房"变成了"买房"，虽然前期投入大，但长期来看能省去多少"房租"。
更深层的原因是，长城在新能源和智驾领域的战略位置决定了他必须掌握核心技术。
蓝山系列定位高端，一台车卖30多万到40多万，用户对智驾的要求自然也高。
如果用外部方案出了问题，伤害的是魏牌的高端品牌形象。
只有掌握自主研发的大模型，长城才能对用户承诺，这套系统完全是我们的产品，出了问题我们全权负责。
小蓝灯、VLA大模型、自适应智驾，蓝山进阶版藏着多少黑科技？
如果只是说搭载大模型，那还挺常见的。
但蓝山智能进阶版还搭载了一个叫"小蓝灯"的功能，这才是真正的"杀手锏"。
小蓝灯到底干什么的？
简单说，它是一套"车与人交互"的视觉反馈系统。
车的前脸有一圈蓝色的光带，会根据不同的驾驶状态显示不同的"表情"。
听起来像是花里胡哨的设计？
别小看它。
这套系统背后连接的是整个VLA大模型的决策逻辑。
比如说，当自动驾驶系统识别到前方有车祸或者严重拥堵，小蓝灯会闪出警告的蓝光。
当系统自信度很高、可以接管驾驶时，蓝灯会稳定地亮起。
当系统检测到需要人类接管时,蓝灯会闪烁提示。
这听起来简单，但背后的技术逻辑很复杂。
小蓝灯的显示不仅仅是"好看"，而是大模型"思考过程"的实时可视化。
用户能通过蓝灯的变化，直观理解车辆AI在想什么，这对建立信任至关重要。
为什么要专门搞这么一套东西？
因为智驾系统最大的难题不是技术本身，而是"人机信任"。
很多用户之所以对自动驾驶心存顾虑，就是因为AI的决策过程是"黑盒"的。
你不知道车为什么要这么转向，为什么要这样加速。
这种不确定性会让驾驶者持续紧张。
小蓝灯的出现，就是长城在解决这个"心理学问题"。
通过视觉反馈，让用户能够"看到"AI的思考过程，从而建立更强的信任感。
这从用户体验的角度改善了人机关系，比单纯堆算力管用多了。
说到这里，不得不提蓝山智能进阶版的另一个黑科技，CoT思维链卡片。
CoT全称ChainofThought，翻译过来就是"思维链"。
这是什么意思呢？
在你开启辅助驾驶的过程中，中控屏会实时刷新一个可视化的卡片。
这个卡片会呈现每一次加速、减速或转向背后的感知、推理、决策与执行全过程。
彻底打破了辅助驾驶的"黑盒"状态。
举个例子，当车辆准备变道时，CoT卡片会显示，感知到左侧车道有空位，推理判断变道安全，决策执行变道动作。
整个思考过程一目了然。
这样的设计看起来简单，但实现起来非常复杂。
因为大模型的决策过程本来是"黑盒"的，要把它可视化出来，需要对模型的每一层推理都做拆解。
长城能做到这一点，说明他们对VLA大模型的掌控力非常强。
再说说VLA大模型的"真本事"在哪儿。
前面说了VLA大模型能"理解"复杂指令，但具体怎么理解的？
想象这样一个场景，你在堵车，跟朋友聊天说"今天这个路怎么这么堵，早知道从那边绕过去了"。
传统的语音识别系统可能就只听懂了"绕"这个字，然后不知所措。
但VLA大模型能理解整个上下文,你在表达对目前路线的不满，隐含的需求是"帮我找个更快的路"。
更厉害的是，大模型还能整合实时的路况信息、你的行程安排、历史驾驶习惯等数据，做出最符合你风格的路线建议。
如果你是个急性子，推荐的路线会更激进。
如果你是个稳健派，推荐的就是最安全的方案。
这就涉及到VLA大模型的核心技术,多模态融合。
简单说，就是能同时处理视觉、语言、决策三个维度的信息，而不是像传统系统那样分别处理。
更复杂的地方在于，大模型需要理解"上文"和"下文"。
比如在复杂的十字路口，AI不仅要看到当前的红绿灯状态，还要理解这是第几个十字路口，前面的几个转向决策是什么。
这些信息综合在一起，才能做出最准确的判断。
这就像是人类驾驶员开了几年车，对每条常用路线都有"肌肉记忆"一样。
长城的VLA大模型在训练时，就是在建立这种"肌肉记忆"。
用真实驾驶数据反复训练，让模型学会在各种路况下的最优应对方案。
官方说他们积累了数百万条驾驶记录，这个数据量是什么概念?
举个对比,特斯拉的FSD虽然训练数据更多，但人家是全球数据的整合。
长城的数据虽然量相对小一点，但有个优势,这些都是中国路况的数据。
中国的道路情况确实和美国不一样，有独特的驾驶文化、交通规则、路况特点。
用针对性更强的训练数据，有时候效果反而更好。
蓝山智能进阶版还有一个卖点叫"自适应智驾"。
系统会根据驾驶员的历史习惯、当前的驾驶风格、路况复杂度、天气条件等多个维度，动态调整自己的"驾驶性格"。
比如说，如果某个用户平时特别谨慎，那系统就会学习这个风格。
即使在空旷的高速上，也会保持稍微保守的加速和变道逻辑。
这背后的技术原理是什么？
大模型不断学习用户的驾驶偏好，建立一个"用户驾驶风格画像"。
每一次用户接管车辆，或者对系统的建议做出反馈，都会被记录下来，用来进一步优化模型。
这样的话，用车越久，系统对你的理解就越深，驾驶的舒适度就越高。
这也是为什么长城要坚持自研大模型。
只有掌握整个模型的训练过程，才能实现这种高度个性化的自适应功能。
如果用外部方案，这些本地化的学习就很难做到。
从硬件配置上看，蓝山智能进阶版也是下了血本的。
新车搭载英伟达DRIVEThor-U芯片，算力达到700TOPS。
要知道，上一代车型的算力只有254TOPS，这次直接翻了接近两倍。
全车配备27个智慧传感器，包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头等。
这样的硬件配置，已经达到了行业顶级水平。
长城为什么非要"自主研发"大模型？这背后的智驾竞争逻辑是什么？
智驾领域的竞争主要集中在"硬件堆砌"上。
蔚来一台车装8个激光雷达，小鹏就装9个。
特斯拉用纯视觉方案，其他人就琢磨怎么用摄像头加激光雷达的"混合方案"。
这就像是军备竞赛，看谁能堆出最多的传感器。
但到2025年这个阶段，行业的焦点悄悄转变了。
大家开始意识到，传感器再多也没用，关键是"怎么理解"这些信息。
这就是为什么突然间，各个车企都开始强调自己的AI算法、自己的大模型。
原因很直白，硬件堆砌到一定程度就到天花板了，边际效应递减。
但软件算法的优化空间是无限的。
一个好的大模型，能让普通的传感器配置发挥出超常的效果。
反之，再多传感器也可能被浪费掉。
长城看透了这一点，所以才坚决要自研VLA大模型。
这不是一时兴起，而是战略层面的判断。
从数据权的角度,如果长城一直依赖外部大模型，那每一条用户驾驶数据都得上传到别人的服务器。
这些数据包括用户的驾驶习惯、常用路线、行为偏好等等，都是极其宝贵的商业资产。
一旦泄露给竞争对手，就等于把自己的底牌全露出去了。
更关键的是，这些数据还涉及用户隐私。
如果长城连数据都掌控不了，怎么向用户保证隐私安全？
从责任权的角度，智能驾驶一旦出事，责任认定是个大问题。
如果用的是外部大模型，出了事故到底是大模型的问题，还是长城集成调校的问题？
这个界限很难划清。
但如果是自研大模型，责任就非常明确,整个系统都是长城做的，出了问题长城全权负责。
这种责任的清晰性，对建立用户信任非常重要。
从定价权的角度，如果一直依赖外部大模型，长城就得给供应商交"保护费"。
每卖一台车，就得给大模型供应商分一笔钱。
长期来看，这笔钱累积起来是个天文数字。
更麻烦的是，供应商掌握着定价权。
人家想涨价你就得接受，想断供你就没办法。
但如果是自研大模型，所有成本都在自己可控范围内。
虽然前期研发投入大，但一旦研发成功,边际成本就非常低了。
卖得越多，分摊到每台车上的成本就越低。
这就是为什么长城宁愿花大力气自研，也不愿意长期依赖外部方案。
还有一个更深层的原因,长城要在高端市场站稳脚跟。
魏牌蓝山的定位是30万到40万级的高端新能源SUV。
这个价位段的用户，对智驾的要求非常高。
如果用的是"大路货"方案，很难体现出产品的差异化。
但如果用的是自主研发的VLA大模型，就能跟竞争对手拉开距离。
用户会觉得，这是一套独一无二的智驾系统，只有魏牌蓝山才有。
这种差异化，恰恰是高端产品最需要的。
从市场表现来看，长城的策略是对的。
蓝山系列今年累计销量突破11万辆,这在30万级新能源SUV市场是个很不错的成绩。
更重要的是，今年，中汽中心汽车测评管理中心发布了中国智能网联汽车技术规程的最新测评结果。
魏牌全新蓝山斩获智能驾驶辅助"五星加"的最高评级。
这是行业权威机构的认可,说明长城的智驾技术确实达到了顶级水平。
数据显示，魏牌全新蓝山的智能驾驶系统使用率高达96。
智能驾驶总里程超过2031万公里，总时长超过26万小时。
这些数据说明,用户对长城的智驾系统是认可的，愿意真正使用它。
很多车企宣传智驾多厉害，但用户实际使用率很低，就是因为信任度不够。
长城能做到这么高的使用率，说明他们在"人机信任"这个问题上确实下了功夫。
从整个行业来看,长城成为了传统车企中第一个把VLA大模型量产上车的。
要知道，VLA技术本来是新势力车企在玩的东西。
长城作为一个有着30多年历史的传统车企，能在这个领域抢先一步,说明他们的转型决心和执行力都很强。
这也给其他传统车企打了个样,不是说传统车企就一定玩不转智能化,关键是看你愿不愿意下血本搞研发。
结语
魏牌蓝山智能进阶版的上市，标志着长城汽车在智能驾驶领域迈出了关键一步。
从跟随者到引领者，从硬件堆砌到软件突破，长城用VLA大模型证明了一件事。
智驾的未来不在于谁的传感器更多，而在于谁的AI更聪明。
小蓝灯、CoT思维链卡片、自适应智驾，这些看似花里胡哨的功能,背后都指向一个核心目标,让AI变得可理解、可信任。
这才是智能驾驶真正的突破方向。
当然,VLA大模型上车只是个开始。
长城能不能在这条路上走得更远，还得看后续的迭代升级和用户反馈。
但至少现在,长城已经拿到了智驾竞赛的入场券。
接下来的较量，才刚刚开始。
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