在如今这个快节奏的时代，几乎所有人都信奉“天下武功，唯快不破”的道理，尤其是在竞争激烈的智能汽车行业。
大家都在比谁的功能上得更快，谁的自动驾驶里程数更好看，恨不得今天发布，明天就能让车子在全国畅行无阻。
然而，就在这片喧嚣中，理想汽车的创始人李想却抛出了一个听起来有些“不合时宜”的观点，他直言不讳地指出，当前行业主流的智能驾驶技术，就像是“猴子开车”。
这句话听着刺耳，但却一针见血。
意思是说，你让一只猴子看一万遍人开车的录像，它或许能学会模仿打方向盘、踩油门的动作，但它真的理解红灯为什么停、绿灯为什么行吗？
它知道前方车辆突然刹车背后可能意味着什么危险吗？
它不懂。
它只是一个高水平的模仿者。
当整个行业都沉浸在这场“超级模仿秀”里，追求短期内能快速落地的技术时，理想汽车却选择了一条截然不同的道路，一条更艰难、更漫长的“长征”——他们决定推翻现有的技术架构，从零开始研发一套名为VLA的司机大模型。
这不仅仅是一次技术升级，更像是一场对智能驾驶根本逻辑的“拨乱反正”，试图教会汽车从“模仿”走向真正的“思考”。
要理解理想为什么要做这样看似“费力不讨好”的选择，我们得先看看当时大家都在走的“康庄大道”——端到端模型，到底遇到了什么问题。
这个词听起来很专业，但用大白话说，就是让汽车的“眼睛”（摄像头等传感器）直接指挥“手脚”（方向盘、刹车、油门）。
它跳过了中间复杂的分析和决策过程，直接从输入到输出。
这种方法在早期确实很有效，能让车辆快速学会一些驾驶行为。
但很快，所有人都碰到了天花板。
首先，它的学习效率会递减。
车企们投入巨额资金，雇佣几百人的团队，日夜不停地在路上跑，收集了成百上千万段驾驶视频来“喂”给模型。
可大家发现，当数据量达到一个临界点后，再喂更多的数据，模型的驾驶水平提升就微乎其微了。
这就像一个学生，只会死记硬背题库，背完一千道题可能能考80分，但再让他背一万道，他可能也只能考到85分，因为他没有真正理解知识点。
更要命的是，这种模型是个“黑箱子”。
它突然来一个急刹车，或者做出一个奇怪的转向，你问它为什么，它自己也说不清楚。
对于坐在车里的乘客来说，这种不确定性是极其可怕的。
而且，现实世界的路况复杂多变，你永远无法通过真人开车的方式，把所有可能发生的极端情况，比如突然从巷子里冲出的电动车，或是高速上毫无征兆的爆胎事故，全部采集一遍。
面对这些难题，大多数人的选择是“打补丁”，用各种规则和算法去修补这个模型的缺陷。
但理想认为，地基就是歪的，在上面盖再漂亮的房子也没用，必须推倒重来。
于是，VLA司机大模型登场了。
它与“猴子开车”最大的不同，在于引入了“思考”的能力。
它不再是简单的“看到就做”，而是在中间增加了一个“理解和推理”的环节。
这个过程，技术上叫做“思维链”。
举个例子，VLA看到前方路口亮起红灯，它的“内心戏”是这样的：“检测到红色圆形信号灯，根据《道路交通安全法》，红灯表示禁止通行，为了确保安全并遵守法规，我需要平稳地刹车，并停在停止线以内。”你看，它不仅知道该做什么，还知道为什么这么做。
这样一来，汽车就从一个只会听指令的机器，变成了一个懂得交通规则、能权衡利弊的“老司机”。
当然，要培养出这样一位“老司机”，不能真的让它在马路上横冲直撞去积累经验。
这就引出了理想的另一个关键决策：用一个高度仿真的虚拟世界，来替代超过九成的真实道路测试。
你可能会想，仿真测试不就跟打游戏一样吗？
能靠谱吗？
一开始，确实存在差距。
理想的工程师们也承认，最初的仿真系统和真实世界的一致性并不完美。
但他们投入了巨大的精力和资源，花了一年多的时间，硬是把这个虚拟世界打磨得跟现实几乎一模一样，一致性做到了99.9%以上。
这个虚拟世界有多厉害呢？
他们可以把现实中收集到的任何一个危险场景，比如一次惊险的“鬼探头”，在虚拟环境中进行1:1的完美复刻。
然后，让VLA模型在这个场景里反复“练习”成千上万次，从不同的角度、用不同的速度去经历，直到它学会最安全、最有效的应对方式。
这种训练方式的效率是惊人的。
2025年上半年，理想的仿真测试总里程已经超过了4000万公里，一天的高峰测试里程就能达到30万公里。
这是任何一支真人路测车队都无法企及的速度和规模。
更重要的是，那些在现实中百年一遇的极端危险情况，在虚拟世界里可以成为VLA每天的“家常便饭”。
这就好比一位宇航员，在真正进入太空之前，早已在模拟器里应对过无数次设备故障和突发状况。
所以，理想搞仿真，根本不是为了省钱，而是因为这才是唯一能跑赢技术迭代、真正解决安全问题的办法。
这个由超过40万个高难度场景组成的“虚拟驾校”，构筑了理想最核心的技术壁垒。
要实现这一切，背后是一场涉及数据、算法、算力和工程能力的全面“长征”。
首先是数据，理想从多年前就开始布局，积累了超过43亿公里的辅助驾驶里程，就像一座巨大的“数据金矿”。
但光有矿还不行，还得会“炼金”。
他们用先进的模型对这些数据进行严格筛选，剔除了近四分之一的不规范驾驶行为，只保留那些经验丰富、驾驶平稳的“老司机数据”用来学习。
在算法上，最大的挑战是如何把一个像服务器里那么庞大的“大脑”装进车里小小的芯片中。
理想的工程师们通过一种叫做“模型蒸馏”的技术，把一个320亿参数的云端大模型，巧妙地压缩成一个32亿参数的车端模型，同时还通过优化，把决策和反应的时间缩短到了区区15毫秒，比人眨眼还快。
在算力上，理想也不盲目追求芯片参数的数字有多高，而是更关心“有效算力”，也就是芯片的实际工作效率。
他们通过一系列底层技术优化，让芯片能用更“精炼”的语言去计算，就像一个速记员，用更少的笔画记录同样多的信息。
最终，他们硬是在芯片上压榨出了远超常规的性能。
这一切的实现，都离不开理想多年来在工程部署上积累的经验，从早期在性能一般的芯片上实现高速辅助驾驶，到如今在顶级芯片上部署复杂的VLA大模型，这些宝贵的经验和工具链，是别人花钱也买不来的。
当技术变得强大，随之而来的是更深刻的责任和价值观的拷问。
有这样一个真实的场景：在一辆理想汽车上，用户对VLA下达指令“左转避开前面的三轮车”，但VLA却“无动于衷”。
这不是技术故障，而是VLA做出的主动价值判断。
因为它分析出，当时车辆处于双向单车道，左转就意味着逆行，这是绝对不能触碰的安全红线。
在效率、舒适和安全之间，理想毫不犹豫地把安全放在了第一位。
这种坚持的代价，就是初期体验上可能会显得有些“保守”，比如地库限速一度被用户抱怨“太慢”。
但理想宁愿先用这种方式换取用户的绝对信任，再在确保万无一失的前提下，逐步提升能力上限。
更让人期待的是，VLA还能“越开越懂你”。
它会通过学习你的驾驶习惯，逐渐调整自己的风格。
如果你开车雷厉风行，它会变得更果断；如果你追求平稳舒适，它就会开得四平八稳。
未来，甚至可以通过人脸识别，为家庭中不同的成员切换到专属的驾驶模式。
这种人性化的体验，让汽车不再是冰冷的机器，而是一个贴心的伙伴。
这场漫长而艰难的“长征”，最终也得到了市场的积极回报。
数据显示，理想的智能驾驶功能拥有极高的用户试驾率和满意度，尤其是在高端车型上，绝大多数车主都选择了搭载高阶智驾的版本。
这说明，智能驾驶已经不再是可有可无的“花瓶”配置，而是真正驱动消费者购买的核心价值。
理想汽车用自己的坚持证明，当整个行业都在追逐风口、抄近道的时候，选择那条最难走的路，深入本质，重构规则，虽然孤独，但最终可能会抵达一个更远、更可靠的未来。
全部评论 （0）