想象一下：当你坐进理想汽车，只需说一句“找附近的充电站”，车辆就能像老司机般流畅规划路线、自主变道，甚至在复杂路口主动避让突然窜出的电动车。这种宛如与人类司机对话的体验，背后正是理想汽车VLA（视觉-语言-动作）司机大模型的智慧内核。作为国内首家量产落地VLA技术的车企，理想通过三大创新模块构建了汽车的“认知大脑”，让驾驶从机械执行跃升至语义理解的新阶段。
一、三维空间感知：让车辆看懂世界
理想VLA的起点是V-Spatial空间编码器，它颠覆了传统依赖高精地图的感知模式。该模块融合激光雷达与多摄像头数据，通过自监督学习构建带语义标签的3D高斯空间模型。简单来说，系统不仅能识别障碍物是“车”或“人”，更能理解“右侧公交车即将起步”“左前方行人可能横穿”等场景逻辑。实测显示，其对异形障碍物（如载货三轮车、倒地路牌）的识别率提升40%，让车辆在无地图区域也能精准感知空间关系。
二、语言逻辑中枢：驾驶决策的“思考者”
搭载理想自研MindGPT大模型的语言模块（L-Linguistic），如同为汽车植入逻辑推理能力。当导航指令“前方施工绕行”传入时，模型会结合交通规则数据库与实时场景特征，生成多步决策链：
1. 识别锥桶围挡区域
2. 预测对向来车轨迹
3. 计算安全变道窗口
4. 输出“向右借道0.5米”的指令
更值得称道的是，通过稀疏注意力与混合专家架构（MoE），这个22亿参数模型在英伟达Orin芯片上实现了10Hz响应速度（每秒决策10次），远超市面常见VLM模型3Hz的局限性。
三、扩散式行为生成：预判未来的“老司机”
传统控制系统只能规划本车轨迹，而理想VLA的A-Action模块通过多模态扩散模型，同步预测周围车辆未来3秒的运动趋势。其工作原理类似“动态沙盘推演”：以当前场景为起点，生成数十条可能轨迹，再筛选最优解。例如在高速合流路口，系统会同时推算相邻车道车辆的加速意图，主动调整自车速度创造安全空档。经实测，该模型在匝道汇入、环岛通行等场景的通行效率提升30%，且乘坐舒适性接近人类司机水平。
工程突破：破解大模型上车难题
为让VLA在车端流畅运行，理想创造了双重技术方案：
1. 算力优化：通过模型蒸馏技术，将22亿参数压缩至等效2亿激活参数，首次实现VLA在量产车规芯片的部署
2. 数据飞轮：构建“虚拟驾校”系统——利用世界模型仿真引擎，单日可生成30万公里极端场景训练数据（如暴雨夜间施工路段），加速模型迭代
随着2025年7月英伟达Thor芯片的搭载，系统响应速度有望进一步压缩至50毫秒级，为城市NOA提供更强算力支持。
> 技术延伸：VLA的跨界启示
理想MindVLA的设计理念正推动具身智能发展。其扩散控制模块已被验证可迁移至机器人领域，例如在理想家庭服务机器人原型中，相同架构实现了“拿取冰箱第二层饮料”这类需空间理解的长链任务。这种“一脑多端”的技术路径，彰显了智能驾驶与通用人工智能的融合趋势。
从感知到认知的革命，理想VLA司机大模型重新定义了人车关系。当车辆真正理解“靠边停到便利店右侧”的语义指令，并自主完成避让、转向、泊入动作时，我们看到的不仅是技术的飞跃，更是通往“人车共驾”新纪元的钥匙。随着更多车企加入VLA赛道，这场由理想点燃的认知革命，终将让每位用户享受到“说走就走”的智慧出行体验。
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