不只有理想小鵬，元戎啟行VLA輔助駕駛，也來了

一輛能對盲區風險識別、讀懂路標、與你對話的汽車正駛入現實。

2025年8月26日，元戎啟行發布全新一代輔助駕駛平臺——DeepRoute IO 2.0，該平臺搭載自研的VLA（Vision-Language-Action）模型。

VLA模型融合了視覺感知、自然語言理解和動作決策能力，其將大語言模型的推理能力應用于智能駕駛領域，增加了空間語義理解，形成了推理能力，提高了應對復雜路況的能力。

在此次發布會上，元戎啟行同步展示VLA模型的4大功能：空間語義理解、異形障礙物識別、文字類引導牌理解、記憶語音控車，這些功能將根據實際部署節奏逐步釋放。

從元戎啟行此前客戶來看，這意味著長城汽車、Smart等品牌可能也會很快迎來VLA輔助駕駛上車。

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VLA模型的三重突破

在VLA模型出現之前，行業主流的基于CNN(卷積神經網絡)實現BEV（鳥瞰圖）的端到端系統，長期存在三大難以突破的瓶頸：盲區感知受限、缺乏邏輯推理能力、泛化能力不足。

對此，元戎啟行CEO周光在發布會上舉了一個例子：BEV（鳥瞰視角）架構如同玩坦克大戰，墻后的物體看不到就被認為不存在，真實的視角更像CS（游戲《反恐精英》），人類司機能夠通過空間關系預判風險并謹慎通過，這是CNN系統無法做到的。

相比CNN的端到端模型，VLA模型主要有以下幾個突破。

一是，思維鏈推理：算得比人類更準。

VLA模型的核心優勢在于其思維鏈（Chain of Thought, CoT）能力。它能夠進行長時序因果推理，將離散信息串聯分析，從而做出更擬人化的決策。

傳統端到端模型駕駛經驗單一，只能推理幾秒內的路況；而VLA支持高級語義理解和長時序推理，擅長應對復雜路況。

二是，海量知識庫：自帶“駕駛百科全書”。

通過互聯網規模的數據蒸餾與訓練，VLA模型積累了豐富的常識知識。

這種知識泛化能力是傳統系統無法企及的。傳統方案需要依賴地圖數據更新，至少需要一周時間處理新出現的交通標識，而VLA模型可以實時理解。

三是，多模態融合：視覺+語言+動作的協同。

VLA模型首次實現了視覺感知、語言理解和動作決策的深度融合。它不僅能“看見”道路，還能“讀懂”路標，“理解”指令，并做出合理決策。

這種融合讓系統能夠處理更加復雜的場景：識別盲區風險、理解文字引導牌、支持自然語音交互，能夠更好地適應復雜多變的真實道路環境。

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四大功能重新定義智能駕駛

發布會上，周光詳細介紹了VLA模型的四大核心功能，這些功能并非單純的技術展示，而是針對真實駕駛中的痛點場景設計，將根據量產節奏逐步應用。

空間語義理解：駕駛“透視眼”

空間語義理解是VLA模型的最大亮點。在公交車遮擋、復雜路口、橋洞等視野受限的場景中，VLA能夠感知潛在風險，主動對盲區進行“預防性預判”。系統可在風險出現前提前減速、穩妥通行，具備高度擬人化的防御性駕駛策略。

異形障礙物識別：駕駛“百事通”

系統能夠識別并靈活應對各種非結構化障礙物，不再僅提示“障礙物”，而是具體識別出物體類型，并采取相應的避讓策略。

文字類引導牌理解：駕駛“翻譯官”

VLA模型能夠準確解析潮汐車道、公交專用道等道路文字信息，減少誤判與違章，讓復雜路況通行如“開卷考試”般從容。

記憶語音控車：個性化交互體驗

系統支持自然語言指令交互，并能夠學習用戶偏好，實現個性化駕駛體驗。用戶可通過語音指令控制車輛，系統會優先考慮安全，其次才是用戶指令與原定規劃。

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商業化落地前景樂觀

技術突破的背后，是元戎啟行在商業化領域的堅實積累。截至2025年8月，元戎啟行已實現近10萬輛搭載城市領航輔助系統的車型交付，涵蓋SUV、MPV、越野車等多種品類，合作車型超過10款，進入行業“10萬級別交付”第一梯隊。

這些量產成果，為VLA模型的應用奠定了基礎，畢竟大模型也需要真實路況數據持續優化，而10萬輛車的行駛數據，正是VLA改進的重要支撐。

DeepRoute IO 2.0平臺作為VLA模型的載體，以“多模態+多芯片+多車型”為核心設計理念，可面向多種主流乘用車平臺開展定制化部署。

傳感器適配方面，該平臺可同時支持激光雷達和純視覺方案，用戶可根據車型定位進行選擇，高端車型用激光雷達提升精度，中端車型靠純視覺控制成本。

車型覆蓋方面，周光認為，VLA模型完全可適配15萬元以上車型，10萬元級車型通過算力優化也有望搭載。

周光透露，2025年元戎已達成5個車型的VLA模型的定點合作。

不過，VLA模型仍處于發展階段。周光表示，VLA目前還未完全實現思維鏈（COT），這是關鍵差距。長遠來看，語言和推理能力是實現完全無人化自動駕駛的核心。比如遇到“左轉不受燈控”這種臨時標識，依賴地圖更新是不夠的，第一次遇到就需實時理解。VLA在這條路上任重道遠，需要更多技術沉淀。“特斯拉之所以投入十倍算力和參數，正是因為GPT架構是明確方向，CNN無法支撐這種擴展。”

除此之外，元戎啟行還有更為宏大的目標。根據其RoadAGI戰略，VLA模型不僅將應用于乘用車，還將拓展至Robotaxi業務，從道路場景拓展到小區、電梯、辦公室等室內外環境，讓機器人擺脫遙控或巡線依賴，實現真正的自主移動。

“我們將持續推動RoadAGI業務，實現“AGI for Robot”，最終打開物理世界的通用人工智能的大門。”周光最后說道。