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理想汽车VLA司机大模型:进化之路,如何解决行业痛点?

2025-05-08来源:ITBEAR编辑:瑞雪

在近日举办的“理想AI Talk第二季”活动中,理想汽车董事长兼CEO李想深度剖析了人工智能的发展现状与未来趋势,特别是其最新推出的VLA司机大模型,这一创新技术被视为交通领域的一大突破。

李想将AI工具划分为信息工具、辅助工具和生产工具三大层级。他指出,当前AI主要作为信息工具存在,但信息冗杂、无效结果频现,仅能提供有限的参考价值。进入辅助工具阶段,如辅助驾驶技术,虽能提升效率,但仍需人类参与。而未来,当AI进化为生产工具时,将能够独立完成专业任务,显著提升效率与质量。李想强调,判断AI是否真正智能,关键在于其能否成为生产工具。

理想汽车的VLA(Vision-Language-Action Model,视觉语言行动模型)正是朝着这一目标迈进的关键一步。VLA旨在让AI成为真正的司机,成为交通领域的专业生产工具。李想表示,VLA的实现并非一蹴而就,而是经历了从依赖规则算法和高精地图的辅助驾驶,到端到端+VLM(Vision Language Model,视觉语言模型)辅助驾驶,再到VLA司机大模型的逐步进化。

在VLA的研发过程中,理想汽车注重模拟人类学习的方式,将训练分为预训练、后训练和强化训练三个环节。预训练相当于人类学习物理世界和交通领域的常识,后训练则类似于人类去驾校学习开车的过程,而强化训练则类似于人类在社会中实际开车练习,旨在让VLA司机大模型更加安全、舒适,并与人类价值观相契合。

VLA司机大模型不仅具备强大的专业能力,还通过超级对齐增强了职业能力,以及通过理解自然语言、具备记忆能力提升了构建信任的能力。李想指出,判断司机Agent是否是个好司机,关键在于其专业能力、职业能力和构建信任的能力,而VLA司机大模型在这三个方面都取得了显著进展。

在安全性方面,理想汽车投入大量资源于强化训练环节,组建了超级对齐团队,为司机Agent注入职业素养,确保其能够实现职业司机般的安全和舒适。同时,为解决模型的黑盒问题,理想汽车打造了真实、符合物理世界规律的世界模型,使VLA能够在其中低成本、准确地验证现实问题,有效应对模型黑盒带来的挑战。

李想还分享了理想汽车在自研技术方面的坚持与成果。面对英伟达Orin-X芯片无法直接运行语言模型的挑战,理想汽车依托自有编译团队和自研底层推理引擎,成功使芯片能够通过INT4量化的方式运行VLM。凭借芯片、控制器设计和自研汽车操作系统等综合能力,理想汽车实现了让双Orin-X芯片和Thor-U芯片运行同等规模的VLA司机大模型。

在谈及个人成长与企业发展时,李想表示,创业路上虽苦多于甜,但他选择保留那些有价值的美好片段,用来激励自己保持正能量。他强调,成长带来能量,关注自我、接受自身的优点和不足,并用成长替代改变是关键。同时,亲密关系同样重要,家人和同事能够形成互补,相互支撑。

最后,李想回顾了自己的创业经历,并表示从高中创办个人网站至今,自己的思维方式始终未变:遇到问题解决问题,解决别人不愿解决的难题,解决用户的痛点,不断向他人学习。面对AI的发展,他认为在AI面前所有的人性都应被保留,因为一切人性都是文化、生命、性格、能力的特质,也是人类真正的生命力所在。

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