车东西对话理想智驾负责人：12亿公里数据驱动，司机动动嘴就能开车

车东西

2025/08/01

车东西作者｜颐圣国仁编辑｜志豪车东西8月1日消息，日前，理想举办了理想i8+VLA司机智驾体验活动，详细解读了理想汽车在VLA方面的进展和思考。在本次活动中，理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋首先介绍了理想汽车在VLA模型上的相关进展。自2021年起，理想汽车就开始自主研发辅助驾驶系统，历经五年技术迭代，从早期的基于规则算法的轻图、无图方案，逐步发展到端到端+VLM（视觉语言模型）架构...

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志豪车东西8月1日消息，日前，理想举办了理想i8+VLA司机智驾体验活动，详细解读了理想汽车在VLA方面的进展和思考。在本次活动中，理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋首先介绍了理想汽车在VLA模型上的相关进展。自2021年起，理想汽车就开始自主研发辅助驾驶系统，历经五年技术迭代，从早期的基于规则算法的轻图、无图方案，逐步发展到端到端+VLM（视觉语言模型）架构...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250801190507a6cdab64&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"BK1575","symbol_name":"同股不同权","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250801190507a6cdab64&s=b","article_id":"2556818881","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250801190507a6cdab64&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, 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Thought）推理链实现实时决策，推理频率达到10Hz以上。其次是沟通能力，系统支持语音交互，用户可通过自然语言下达驾驶指令。然后是记忆能力，大模型可记住用户偏好与历史指令，实现个性化驾驶体验。最后是自主学习能力，系统在仿真环境中进行无监督强化学习，持续优化模型性能。▲理想在VLA模型上的优势但需要指出的是，VLA模型架构是方法论，该模型的性能是需要建立在庞大的数据基础之上的。在真实数据层面，截至2025年7月，理想汽车已累计采集12亿公里有效驾驶数据，覆盖多样化场景。在生成数据方面，理想汽车通过世界模型重建与生成场景，补充长尾与极端场景数据，提升数据分布均衡性。此外，理想汽车还引入了超强对齐机制，在数据增长趋缓后，通过人为筛选与生成高质量数据，进一步提升模型性能。与此同时，理想汽车构建了高效的仿真测试体系，2025年上半年仿真测试里程达4009万公里，远超实车测试（2万公里），测试成本显著降低，效率大幅提升。更值得一提的是，理想汽车在算力与工程落地方面的优势也很明显。▲理想VLA模型算力资源单纯从算力资源的角度来看，理想汽车目前总算力达13EFLOPS，其中3EFLOPS用于推理，10EFLOPS用于训练。与此同时，理想汽车在工程曾面实现了INT8与FP8量化优化，支持在Thor-U与Orin-X芯片上跨平台部署，推理性能提升显著，还成功在量产车型上部署4B MoE（混合专家模型）结构的VLA模型，实现高效运行。二、车东西总编对话理想智驾高管VLA语言交互的现状、挑战与未来演进路径在活动中，车东西总编张国仁也同理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋博士、理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟和理想汽车自动驾驶高级算法专家湛逸飞进行了深度对话，仔细探讨了VLA语言交互的现状、挑战与未来演进路径。理想方面认为，在理想汽车的VLA模型中，语言交互被视为构建“更好家庭司机”体验的关键组成部分。当前版本已初步具备语音控制能力，但在理解复杂指令、判断用户意图等方面仍存在提升空间。詹锟指出，当前系统在执行语音指令时需谨慎区分用户意图，例如判断指令是用于控制车辆行驶、调节空调，还是操作娱乐系统。为避免误操作，系统在准确性与响应性之间做出权衡，这也导致部分复杂指令尚未实现“怎么说就怎么做”的自然交互体验。▲VLA和端到端模型的决策对比未来，理想计划构建一个统一的“车载大脑”，实现对整车系统的全面理解与协调控制。这一系统将整合智驾、车控、车机等多个子系统的语义解析能力，提升对用户语言的上下文理解与执行精度。同时，随着数据积累与模型迭代的加速，VLA的语言泛化能力也将快速提升，类似于早期大语言模型从“笨拙”到“聪明”的演进路径。通过持续收集用户反馈与交互数据，VLA将逐步实现更自然、精准的语音交互体验。在个性化方面，VLA的强化学习机制为“司机性格”的定制化提供了技术基础。郎咸朋表示，未来VLA将不再提供统一的驾驶风格，而是根据不同用户的驾驶习惯与偏好，逐步形成“越开越像你”的个性化驾驶体验。这种能力超越了传统端到端模型的模仿学习范式，使得每一辆车都能成为用户专属的“智能司机”。VLA的演进不仅是技术的升级，更是用户体验从标准化向个性化转变的重要一步。三、适配经验丰富 VLA模型的技术演进与工程落地在媒体群访中，也有不少媒体针对VLA模型的技术演进与工程落地提问。理想汽车方面提到，其在自动驾驶技术的演进中，率先提出并部署了VLA（Vision-Language-Action）大模型，标志着从传统规则算法、端到端模型向具身智能架构的跃迁。VLA模型的核心创新在于引入语言模型作为“思考中枢”，使自动驾驶系统具备更强的理解与推理能力。通过自研的8×0.4B MoE架构，理想实现了在边缘端芯片上部署大模型的突破，推理帧率达到10Hz，远超此前端到端模型的3Hz。▲理想的工程部署能力工程团队通过底层优化、算子重构、精度压缩（如FP8、INT4）等手段，最大限度压榨芯片性能，使得VLA模型在Orin和Thor平台上均可高效运行。此外，理想还通过大模型蒸馏技术，将32B云端模型的能力迁移至车端小模型，确保推理效率与模型容量的平衡。值得一提的是，理想在芯片部署方面积累了丰富的经验。早在早期阶段，理想就与地平线合作，在J3芯片上部署高速NOA系统。尽管J3芯片的适配存在挑战，但理想与地平线团队通过紧密协作、现场调试和算法适配，成功实现了量产落地。这一阶段的工程积累为后续在英伟达Orin芯片上部署大模型打下了坚实基础。理想也是首批将Orin芯片量产上车的车企之一，并在Thor芯片上进一步实现了VLA模型的高频部署。芯片适配过程中，理想不仅对CUDA底层进行了魔改，还重写了PTX指令，展现出极强的底层工程能力。在研发流程上，理想同步推进了世界模型仿真系统的建设，替代大量实车测试，显著提升了训练效率与安全性。通过构建高保真仿真环境，理想实现了日均30万公里、累计超4000万公里的虚拟测试，仿真一致性达99.9%以上。强化学习成为VLA训练的关键路径，用户在真实驾驶中的接管行为被转化为反馈信号，进一步优化模型策略。OTA7.5版本的“超级对齐”机制也为VLA提供了大量评测场景与规则约束，确保模型输出更符合人类驾驶习惯与法规要求。理想强调，VLA的成功落地并非一蹴而就，而是建立在多年数据闭环、算力积累与工程实践的基础之上。其技术壁垒不仅体现在模型本身，更体现在仿真系统、数据治理、芯片适配等全链条能力的协同进化。四、VLA产品价值重构 商业化前景优于端到端在关于VLA的产品价值、用户体验与未来展望方面，理想汽车方面指出，VLA模型的推出不仅是技术突破，更是理想汽车对“家庭司机”角色的重新定义。通过语言交互与思维链展示，VLA赋予车辆更强的可解释性与信任感，提升用户对自动驾驶系统的接受度。在实际体验中，VLA优先优化了安全性与舒适性两个核心指标。理想提出以MPA（百万公里事故率）和MPI（百万公里接管率）为衡量标准，目标是实现比人类驾驶高10倍的安全性。在舒适性方面，VLA显著减少了急刹、重刹等不适行为，提升了用户对辅助驾驶的使用意愿。效率则被置于安全与舒适之后，体现出理想对用户体验的长期主义思维。通过对用户驾驶风格的分析与个性化强化训练，VLA逐步实现“千人千面”的驾驶体验，真正成为“更好的家庭司机”。▲不同技术能力的学习MPI在商业化路径上，理想认为VLA的落地速度将远超传统端到端模型，预计在未来一年内实现从100MPI到1000MPI的跃升。尽管当前VLA仍处于技术周期初期，但其潜力已在i8车型中初步展现。理想汽车计划将VLA能力同步推送至所有搭载Orin X及以上芯片的车型，确保用户体验的一致性。未来，VLA不仅将拓展至更多车型与服务场景，还可能成为理想对外输出的核心技术资产。尽管当前尚未明确开源或商业授权计划，但理想已表达出推动行业发展的开放态度。更长远来看，VLA被视为具身智能的通用技术框架，有望延伸至机器人、智能空间等更广泛的物理AI应用领域。理想汽车方面坚信，随着数据、算力与算法的持续演进，VLA终将迎来属于自己的“GPT时刻”，成为推动自动驾驶从辅助走向自主的关键引擎。结语：VLA未来已来随着理想汽车VLA模型的持续演进，我们正在见证自动驾驶技术从“规则驱动”向“智能涌现”的深刻变革。VLA不仅是技术架构的创新，更是对“家庭司机”角色的重新定义。它融合了视觉、语言与行为策略三大智能模块，构建出具备思维、沟通、记忆与学习能力的智能驾驶系统。从数据采集到仿真训练，从芯片适配到工程落地，理想汽车在每一个环节都展现出深厚的技术积累与系统化能力。VLA的推出不仅提升了自动驾驶的安全性与舒适性，更开启了个性化智能驾驶的新篇章。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}