【理想汽车“AI Talk第二季”中关于VLA司机大模型】
一、AI工具的三大层级与VLA的定位
信息工具：当前多数AI应用形态，提供参考性信息但伴随无效内容（如通用问答）
辅助工具：提升效率但仍需人类参与（如现有L2/L2+辅助驾驶）
生产工具：AI独立完成专业任务，VLA司机大模型即为此类，目标是成为交通领域的“职业司机”，无需人类干预即可安全高效驾驶
二、VLA的进化路径：从“动物”到“人类智能”
VLA的实现是逐步进化的过程，分为三个阶段：
昆虫动物智能（2021-2023）：依赖规则算法与高精地图的辅助驾驶，处理简单场景但缺乏灵活性
哺乳动物智能（2024）：端到端+VLM模型，提升复杂场景处理能力，但受限于2D视觉与开源模型，无法与人类自然交互
人类智能（2025起）：
3D+2D视觉融合：完整感知物理世界
语言与思维链（CoT）推理：理解用户指令并执行行动
实时博弈能力：通过扩散模型预测他车轨迹，适应复杂交通环境
三、VLA的训练框架：模拟人类学习过程
预训练：构建云端视觉语言（VL）基座模型，学习交通常识与物理规律（类似人类学习驾驶理论）
后训练：加入动作数据（Action），转化为VLA司机模型，实现短链条思维链推理与实时决策
强化训练：
安全对齐：通过人类反馈强化学习（RLHF），确保遵守交规与中国驾驶习惯
舒适性优化：在世界模型中模拟训练，减少碰撞风险，提升乘坐体验
四、核心技术突破与安全保障
超级对齐团队：超过100人团队专注职业性约束，防止模型学习违规行为（如加塞）
世界模型：仿真物理世界所有交通参与者，破解AI决策“黑盒”难题，低成本验证现实问题
用户交互创新：支持自然语言沟通，用户可直接用口语指令控制驾驶（如“避开拥堵路段”），复杂指令由云端解析后执行
五、技术落地的挑战与解决方案
芯片适配：自研底层推理引擎，实现英伟达Orin-X芯片通过INT4量化运行语言模型，降低算力需求
开源与自研结合：借助DeepSeek开源模型加速研发，节省9个月时间与数亿元成本，同时投入超预期3倍训练卡打造多场景自研模型
操作系统开源：回馈行业，发布自研“理想星环OS”，推动生态共建
六、李想的创业与成长哲学
基本功至上：研究→研发→能力表达→业务价值的闭环是技术跃迁的核心
成长心态：接受自身优缺点，用“增强能力”替代“改变”，并通过亲密关系互补提升团队能量
AI与人性的平衡：保留所有人性特质（无论好坏），认为这是人类生命力的核心，AI应服务于人性而非取代
