李想再度發(fā)聲：不追特斯拉FSD VLA模型引領(lǐng)智能駕駛新階段(2)
實現(xiàn)這樣的目標(biāo)并不容易,。VLA將視覺、語言和動作三個維度打通,，使它們無縫協(xié)作,。例如，用戶說一句「今天有點累,，開慢點吧」,，車輛不僅能聽懂意思，還會調(diào)整速度,，甚至選擇一條更平穩(wěn)的路線,。VLA的技術(shù)底色體現(xiàn)在理想汽車在智能駕駛上的演進脈絡(luò)。早期的系統(tǒng)依賴規(guī)則和高精地圖,，遇到復(fù)雜路況束手無策,。后來，端到端架構(gòu)和視覺-語言模型讓技術(shù)躍升至「哺乳動物級別」,，擺脫地圖依賴,，全國無圖NOA成為現(xiàn)實。
VLA的出現(xiàn)標(biāo)志著理想汽車的智能駕駛技術(shù)邁入了「人類智能」的新階段,。VLA不僅能感知3D物理世界,，還能進行邏輯推理，生成接近人類水平的駕駛行為,。例如,，在擁堵街道上說「找個地方掉頭」，VLA不會機械執(zhí)行指令,，而是綜合路況,、車流和交通規(guī)則，找到最合理的時間和位置完成掉頭,。VLA通過生成數(shù)據(jù)快速適應(yīng)新場景,，三天內(nèi)優(yōu)化應(yīng)對復(fù)雜修路情況，這種靈活性和判斷力是其核心優(yōu)勢,。
支撐VLA的是理想汽車自研的一套復(fù)雜而精妙的技術(shù)體系,。首先是3D高斯表征技術(shù)，用大量「高斯點」拼出3D物體,，每個點含有自己的位置,、顏色和大小等信息,。這項技術(shù)通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出強大的3D空間理解模型,。接著是混合專家架構(gòu)（MoE）,，該架構(gòu)由專家網(wǎng)絡(luò)、門控網(wǎng)絡(luò)和組合器組成,，保證激活參數(shù)不會大幅增加,。最后，理想為VLA引入了稀疏注意力機制,，提升端側(cè)的推理效率,。
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