VLA的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練,、后訓(xùn)練和強(qiáng)化訓(xùn)練三個(gè)環(huán)節(jié)。預(yù)訓(xùn)練相當(dāng)于學(xué)習(xí)物理世界和交通領(lǐng)域的常識(shí),，通過(guò)大量高清2D和3D視覺(jué)數(shù)據(jù),、交通相關(guān)的語(yǔ)言語(yǔ)料，以及與物理世界相關(guān)的視覺(jué)和語(yǔ)言聯(lián)合數(shù)據(jù),，訓(xùn)練出云端的VL基座模型,，并轉(zhuǎn)化為在車端高效運(yùn)行的端側(cè)模型。后訓(xùn)練類似于去駕校學(xué)開(kāi)車,，加入動(dòng)作數(shù)據(jù)后,，VL基座變?yōu)閂LA司機(jī)大模型，具備實(shí)時(shí)性和復(fù)雜交通環(huán)境中的博弈能力,。強(qiáng)化訓(xùn)練類似于實(shí)際開(kāi)車練習(xí),，目標(biāo)是讓VLA更安全、舒適,，對(duì)齊人類價(jià)值觀,，甚至超越人類駕駛水平。經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練,、后訓(xùn)練和強(qiáng)化訓(xùn)練后，VLA即可部署至車端運(yùn)行,。

VLA以“司機(jī)Agent”的產(chǎn)品形態(tài)呈現(xiàn),，用戶可通過(guò)自然語(yǔ)言與司機(jī)Agent溝通。簡(jiǎn)單通用的短指令由端側(cè)的VLA直接處理,，復(fù)雜指令則先由云端的VL基座模型解析,，再交由VLA處理。為了保障VLA的安全和舒適,，理想汽車在強(qiáng)化訓(xùn)練環(huán)節(jié)投入大量資源,，并于2024年底組建超過(guò)100人的超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)，注入職業(yè)素養(yǎng),。此外,，理想汽車結(jié)合重建和生成兩種路徑，打造了真實(shí),、符合物理世界規(guī)律的世界模型,，提升解決問(wèn)題的效率，有效應(yīng)對(duì)模型黑盒帶來(lái)的挑戰(zhàn),。

判斷司機(jī)Agent是否是個(gè)好司機(jī)有三個(gè)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)：專業(yè)能力,、職業(yè)能力和構(gòu)建信任的能力。VLA提升了專業(yè)能力，超級(jí)對(duì)齊增強(qiáng)了職業(yè)能力,，VLA通過(guò)理解自然語(yǔ)言和具備記憶能力提升了構(gòu)建信任的能力,。理想汽車依托自有編譯團(tuán)隊(duì)，自研底層推理引擎,，使芯片可通過(guò)INT4量化的方式運(yùn)行VLM,。憑借綜合能力，理想汽車實(shí)現(xiàn)了讓雙Orin-X芯片和Thor-U芯片運(yùn)行同等規(guī)模的VLA司機(jī)大模型,。

李想還提到,，得益于DeepSeek的開(kāi)源，理想汽車在VLA司機(jī)大模型的語(yǔ)言能力研發(fā)上提速顯著,，節(jié)省了近9個(gè)月的時(shí)間和數(shù)億元成本,。今年7月，理想汽車將迎來(lái)成立十周年,。李想表示,，創(chuàng)業(yè)路上苦多于甜，他選擇保留有價(jià)值的美好片段來(lái)激勵(lì)自己保持正能量,?；仡檸状蝿?chuàng)業(yè)經(jīng)歷，李想表示思維方式?jīng)]有變化,，遇到問(wèn)題解決問(wèn)題,，解決用戶的痛點(diǎn)，不斷向他人學(xué)習(xí),。不同的是,，如今面臨的問(wèn)題更復(fù)雜、服務(wù)的用戶群體更多,、公司規(guī)模和組織也更龐大,。