理想VLA突破AI“圖靈天花板”:當自動駕駛學會“人類式思考”
發(fā)布時間:2025-06-12 14:50:01| 瀏覽次數(shù):
當全球車企都在訓練AI如何更好地執(zhí)行指令時,一個更貼近社會生活本質的困境浮現(xiàn)了——“如何讓算法理解“在彎道限速60km/h的路段,若周圍車流保持60kph,自車機械遵守30kph限速反而會成為最危險的移動路障”。這種藏在規(guī)則與現(xiàn)實中的思考邏輯,正在成為自動駕駛進化的下一個突破口。
在5月7日的《理想AI Talk第二季》中,李想系統(tǒng)性地拆解了理想汽車的解題邏輯:從技術架構的底層革新到價值觀的主動對齊,理想VLA大模型如何重新定義人機共駕的“安全基線”。
當全球自動駕駛研發(fā)處于“規(guī)則算法”與“端到端”的發(fā)展階段時,一個更隱蔽的技術斷層正在顯現(xiàn),即如何讓AI從“知道怎么做”進化到“像人類一樣思考怎么做”。眾所周知,傳統(tǒng)應對突發(fā)路況往往陷入“精準識別障礙物卻不懂讓行優(yōu)先級”的尷尬,這種“算法近視癥”暴露了目前行業(yè)存在過度追求感知精度,卻忽視決策背后價值判斷的通病。
而理想汽車則借鑒生物學啟示錄破局,如哺乳動物的大腦皮層,比昆蟲神經(jīng)節(jié)多了“思考為何行動”的模塊,VLA大模型利用3D視覺和2D的組合看見更真實的物理世界,甚至可以實現(xiàn)看懂導航軟件的運行邏輯,而不僅僅只是執(zhí)行導航軟件的提示動作。此外,由于VLA模型擁有自己的腦系統(tǒng),它不僅能看到物理世界,更能進一步理解物理世界,具有自己的語言和思維鏈系統(tǒng),有推理能力,可以像人類一樣去執(zhí)行一些復雜動作,這項技術突破就像讓機器有了“駕駛常識”,不僅能掃描判斷前面障礙物的形態(tài),還能讀懂救護車頂燈閃爍背后的緊急程度差異。
正如李想所言,“我們只有讓它變成一個真正的司機,它才是一個生產(chǎn)力工具,不只是一個輔助工具”。
當同行還在糾結該給AI植入多少萬條死規(guī)則時,理想選擇用大量真實數(shù)據(jù)配合世界模型生成數(shù)據(jù),來解決模型的黑盒問題,簡單來說就是給VLA司機大模型建立了一個考試的模型,模擬真實的交通環(huán)境、城市環(huán)境,同時世界模型也承擔了VLA的強化訓練職責,強化司機大模型的駕駛舒適性、合規(guī)性和安全性。通過這種驗證方式,理想汽車不僅將人工一萬公里驗證成本從17萬降低到了僅需4000元的純算力成本,解決問題的效率更是大大提升。
為了減少企業(yè)陷入重復造輪子的資源內耗和行業(yè)巨頭壟斷導致的巨額授權費用問題,今年3月,理想宣布開源星環(huán)OS操作系統(tǒng),成為全球首個開放車載系統(tǒng)底層代碼的車企,用開源操作系統(tǒng)建立行業(yè)“普通話”,以封閉訓練框架保留企業(yè)“方言權”。在統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議后,不同品牌車輛能流暢使用同一套“技術語言”。例如,理想與第三方充電樁企業(yè)合作開發(fā)的“智能充電聯(lián)動”功能,正是基于開源系統(tǒng)實現(xiàn)跨平臺指令互通,但核心的駕駛決策模型仍保留品牌特性。這種“統(tǒng)一基建+特色服務”的生態(tài)模式,既可以避免資源浪費,又能守住技術創(chuàng)新的護城河。用李想的話來說,“我們的系統(tǒng)足夠好,才敢開放給行業(yè)?!边@一戰(zhàn)略平衡之道,不僅優(yōu)化了行業(yè)生態(tài),也為理想在智能駕駛的長期競賽中積蓄了優(yōu)勢。
回望智能駕駛這場馬拉松中,當行業(yè)追逐炫酷功能時,理想?yún)s選擇死磕基礎能力。李想坦言,受到了DeepSeek最佳實踐的啟發(fā),當團隊想要去構建一個能力的時候,第一步一定是搞研究,研究搞明白以后才能進入研發(fā)階段,更表示“如果連規(guī)則算法都做不好,根本不知道怎么訓練VLA?!?/p>
扎實基礎實踐能力,是沖擊上限和確保下限的重中之重。理想汽車之所以能夠實現(xiàn)雙Orin-X跟Thor-U 都能運行VLA(司機大模型),正是由于理想汽車有自己的編譯團隊、有做芯片適配的能力、有PCB設計能力、有做自研操作系統(tǒng)的能力,所以才能實現(xiàn)為雙Orin-X創(chuàng)造足夠大的帶寬,使其同樣可以運行VLA模型,而各方面扎實的積累,是這一切的基礎。這也正印證了李想提出的:規(guī)模小的時候無所謂,你規(guī)模大的時候基本功和能力永遠是無法逾越的。正是這種“慢功夫”,讓理想在關鍵時刻快人一步。
回望在這場沒有終點的進化競賽,VLA的價值不僅在于提供了一個全自動駕駛的未來發(fā)展路徑,同時也證明了:當技術革命與人文思考同頻共振,冰冷的算法也能生長出溫暖的價值理性,這或許是理想對移動的家最深刻的時代詮釋。
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