□大河報·豫視頻記者 祁驛

5月7日晚8點，理想汽車通過線上直播平臺推出“理想AI Talk第二季”，董事長兼CEO李想首次向公眾揭秘了公司自主研發的VLA（Vision-Language-Action）司機大模型技術體系。這場以“從動物進化到人類”為主題的發布會，不僅展示了中國智能駕駛領域的最新技術突破，更揭示了人工智能從實驗室走向產業化的關鍵路徑。據李想介紹，這項歷時三年研發、耗資數十億的VLA技術，將推動輔助駕駛系統從“哺乳動物智能”邁向“人類智能”階段，預計在今年7月隨新款車型i8正式落地商用。

在長達兩小時的深度分享中，李想首次系統闡釋了人工智能工具的三層分級理論："當前絕大多數AI應用仍停留在信息工具層級，就像只會復述交通規則的學童；我們的端到端+VLM輔助駕駛已具備哺乳動物般的條件反射；而VLA司機大模型真正實現了人類級別的觀察、思考和決策能力。"他特別強調，只有當AI能獨立完成專業任務時，才稱得上真正的生產工具。

這項技術突破的背后，是理想汽車對智能駕駛發展規律的深刻洞察。工程師團隊將VLA的進化劃分為三個階段：2021年基于規則算法的初代系統如同具備基礎本能的"昆蟲動物"；2024年推送的端到端+VLM系統展現出"哺乳動物"的環境適應能力；而今的VLA系統通過融合3D視覺解析、思維鏈推理和自然語言交互，終于達到"人類司機"的認知水平?，F場播放的實測視頻顯示，搭載VLA的測試車在晚高峰的北京東三環主路，用時37分鐘完成全程自動駕駛，期間處理了12次加塞、3次緊急避讓和1次道路施工改道。

"這不是科幻電影的突然降臨，而是持續進化的必然結果。"研發團隊在2024年就意識到端到端模型的局限性——開源視覺語言模型難以精準理解交通場景，就像給司機配了本錯誤百出的導航手冊。為此，他們構建了覆蓋2D/3D視覺、物理規律和交通常識的專屬數據庫，其數據量相當于200萬小時的真實駕駛錄像。

在技術講解環節，李想用"駕校三階段"類比VLA的訓練過程：預訓練階段如同交規理論學習，系統"啃"下數百萬GB的視覺-語言聯合數據；后訓練階段加入實際駕駛動作編碼，相當于科目二、三的場地實操；強化訓練則通過人類反饋和世界模型仿真，培養出超越普通司機的應變能力。特別值得注意的是，研發團隊為此組建了超過100人的"超級對齊"團隊，專門負責剔除系統可能學習的危險駕駛行為。

面對業界關注的"AI黑盒"難題，理想汽車創新性地構建了交通世界模型。這個數字孿生系統能模擬98.7%的常見路況，使得每次系統升級都需在虛擬環境中完成300萬公里的安全測試。李想現場展示了世界模型的實時渲染畫面：暴雨中的高速公路上，系統在0.3秒內預判出前方連環追尾風險，提前800米開始減速。"這相當于給AI司機配了個全天候駕校教練。"

技術創新背后是扎實的基本功積累。記者了解到，理想汽車自研的底層推理引擎成功突破芯片限制，讓雙Orin-X芯片運行起同等規模的大模型。李想透露，借助DeepSeek的開源支持，研發周期縮短了9個月，節省成本超3億元，但公司仍追加投入3倍訓練卡資源。"就像蓋大樓，地基打得深，樓層才能起得高。"他特別提到，即將開源的"理想星環OS"汽車操作系統，正是這種技術自信的體現。

在發布會尾聲，這位即將迎來創業十年的CEO分享了獨特的心得："AI越是強大，越需要保留完整的人性特質。"他坦言創業路上"苦多于甜"，但正是直面電池成本、充電效率等行業難題的過程，才鍛造出理想汽車的創新基因。當被問及如何保持正能量時，李想笑稱需要"選擇性記憶"——記住那些用戶滿意的笑容、技術突破的瞬間，就像自動駕駛系統過濾無效信息般專注有價值的部分。

行業觀察人士指出，VLA的商用化將重塑整個智能駕駛產業格局，該系統首次實現了自然語言人機交互，用戶可以用"開穩些""找充電站"等日常指令與車輛溝通，這比傳統按鍵操作效率提升60%以上。更值得關注的是，世界模型與超級對齊技術的結合，為AI安全治理提供了可復制的范例。

隨著首批搭載VLA系統的L系列車型將于三季度交付，智能駕駛正從"人機共駕"邁向"AI代駕"的新紀元。在發布會現場，李想向所有從業者發出倡議：在追求技術突破的同時，更要守護人性特質，因為"那些不完美的部分，恰恰是創造力的源泉"。這句充滿哲學意味的結語，為這場硬核技術發布會增添了溫暖的人文注腳。