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      擱置VLA爭論,場景創新才是用戶的理想智駕

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      2025年進入下半年之后,輔助駕駛的營銷詞匯越來越多,似乎每一個車企的智駕功能都能夠被重新定義出自己的成功。

      越是在這種時候,越是要堅持自己的智駕技術發展路徑,這也成為了一家車企極為重要的定力。盡管營銷術語層出不窮,但是理想汽車在廣州車展上分享的輔助駕駛最新進展與規劃,依然是圍繞“VLA司機大模型”持續進化,同時又再次把理想汽車擅長的用戶體驗創新做出了新的延展,對于VLA司機大模型在場景創新上也有了新想法。

      01

      強化學習讓VLA司機大模型更強了

      在今年9月向AD Max用戶完成VLA司機大模型全量推送之后,2025廣州車展發布會上,理想汽車再次披露了輔助駕駛最新進展與規劃,主要是新增了兩項全新功能:VLA充電及行業首創防御性AES將向AD Max車型推送。此外,理想還計劃向智能煥新版AD Pro車型推送城市NOA功能。


      理想汽車方面認為,理想VLA司機大模型之所以能夠在短時間內密集迭代,核心在于 VLA 司機大模型具備強化學習能力,能夠不斷優化行車體驗。

      換句話說,VLA司機大模型尚未觸及能力上限。理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋此前在采訪中表示:“VLA 的能力現在還沒有完全發揮出來,到今年底、明年初,大家就能看到一些非常好的表現,用戶會覺得這輛車真的活了。”

      這背后的關鍵正是形成“強化學習閉環”。理想方面認為,目前的強化學習是比模仿學習更接近人類學習的終極形式。“未來我們會持續迭代更高效、更具因果理解與泛化能力的學習方法。”郎咸朋表示。

      在滲透率和活躍度上,VLA司機大模型的表現也遠超之前的輔助駕駛。理想官方數據顯示,截至目前,VLA司機大模型行駛里程超過3.12億公里,上線首月,VLA里程超1000公里的用戶超過5000人,VLA累計試駕用戶數超過52萬人。這意味著 VLA功能已經被用戶持續、高頻使用,而這種高活躍度本身就是用戶體驗優劣的最好驗證。


      尤其在主動安全能力上,VLA司機大模型有著非常突出的亮眼表現。

      理想方面給出一組數據,截至2025年11月20日,理想汽車主動安全已經幫助用戶累計避免潛在碰撞事故1132萬次,累計避免極端烈性事故超1.4萬次,夜間主動避險208萬次。可以看到,理想汽車的主動安全顯著提升了用戶在復雜及高危場景下的安全冗余。


      更加值得關注的是即將推出的防御性AES自動緊急轉向功能。

      該功能首次在理想 i8 發布會上亮相,其核心突破在于從以往的“躲避主動撞擊”進化到“防御被撞擊”,對美式截停、惡意別車、慢車加塞等高頻危險場景進行提前識別,并加入后向碰撞的加速避險策略,實現前、側、后全向安全主動防護。


      在前后夾擊場景下,車輛如果識別到潛在風險后,直接觸發防御性AES的加速避讓;此外,車輛停在路上的場景下,如遇后車司機走神,系統識別到風險后也會觸發防御性AES,向正前方加速挪動避免碰撞。


      一句話總結:VLA司機大模型讓主動安全又提升了一個level,顯著提升了行車安全性。

      02

      打通充電的“最后100米”

      除了主動安全,理想VLA司機大模型此次另一項核心升級是“VLA充電”能力,實現了補能流程的幾乎全自動化。

      簡單來說,VLA充電的核心體驗可歸納為三步:

      第一步:自動駛入。用戶在導航中直接選擇理想超充站作為目的地后,車輛即可自主駛入,無論是城市還是高速的超充站。

      第二步:智能調度。車輛在接近超充站時,系統就會通過充電云端調度系統自動匹配空閑充電樁。


      第三步:自動泊入與駛離。車輛接近充電車位時,地鎖會自動降下,并完成自主輔助泊車;充電結束后,車輛還可以自主駛離超充站,并通過免密支付完成充電繳費。

      可以看到,整個過程都無需用戶干預,實現了真正意義上的全自動化。對用戶而言,只需一句導航指令即可完成全部流程,補能體驗顯著簡化。


      這不僅解決了傳統電車用戶最典型的痛點,比如臨近充電站仍難以找到入口、充電流程瑣碎耗時等等,也標志著理想已經構建起車、樁、站一體化的智能補能體系。

      在網絡方面,理想計劃于2026年1月將VLA充電功能覆蓋首批超1400座理想超充站,并在2月擴展至超2400座、3月突破超2900座,平均每月近千座,讓VLA充電真正為用戶帶來便捷的補能體驗,而不是停留在宣傳視頻里。


      那么,為何VLA司機大模型能夠做到這樣的體驗?

      這一切,一方面得益于VLA司機大模型強大的空間理解能力、行為能力以及溝通與記憶能力。


      比如,強大的空間能力和行為能力,讓VLA司機大模型具備在陌生停車場漫游過程中實時構建停車場結構;溝通與記憶能力,又讓其能夠記住出入口、電梯口、分區等關鍵位置信息,以及能支持用戶偏好車位收藏功能,幫助用戶在陌生的停車場找到車位。這已明顯超出傳統泊車輔助的能力邊界。

      另一方面,這次的VLA充電能力,本質上是在VLA功能上的場景創新。


      實際上這一個小小的場景創新,或許是VLA真正進入用戶視野的第一步。之前車企把VLA僅限于泊車、行駛,在場景創新上缺乏從用戶端的思考,總是有消費者以安全為理由拒絕體驗VLA帶來的巨大便利性優勢。這次VLA充電其實更好地展現了理想汽車對VLA能力的思考與拓展,把用戶從復雜繁瑣的小事中解放出來,因為5C超充本身就是充電時間極短、如果在流程上不節約時間,也無法提升純電車型體驗。

      03

      理想VLA的未來已來

      回顧理想汽車輔助駕駛的發展,自2021年起啟動輔助駕駛自研以來,僅僅五年的時間就完成了從硬件平臺到技術的快速迭代,實現了從追趕者到引領者的蛻變。

      在硬件平臺上,理想歷經三個階段,從最早的地平線雙J3芯片平臺,到雙Orin-X芯片和地平線J5平臺,再到如今的Thor-U芯片和地平線J6芯片平臺,幾乎以一年一代的速度完成硬件平臺升級。

      在技術路線方面,理想堅持“生產一代、研制一代、預研一代、探索一代”的研發節奏,沒有所謂的“彎道超車”,而從最早的2D、3D感知到BEV、NPN、無圖方案,再到端到端+VLM,最終落地VLA 司機大模型,一步一個腳印逐步演進,形成系統性的技術儲備。


      理想為何能成為業界第一個量產VLA的車企?

      核心在于其在數據、算法、算力、工程能力四個維度都具備獨特優勢。

      數據方面,截至10月31日,理想汽車用戶的輔助駕駛總里程已經達到55.1億公里,覆蓋 143 萬用戶,龐大的真實駕駛數據為VLA模型訓練提供了堅實基礎。

      算法和算力方面,VLA代表的是一種以強化學習為核心的新范式,能夠讓初始模型像“新手司機”一樣持續訓練,最終成長為專業司機。而且理想云端算力規模已達13EFLOPS,訓練算力以及推理算力也為模型持續迭代提供堅實基礎。

      更重要的是,理想擁有行業領先的工程落地能力,主要體現在量化精度高和跨平臺部署能力強,使大模型具備可規模化量產的前提,這才是其最不可復制的技術壁壘。

      畢竟在汽車行業,紙面上的領先不算什么,“上車”才是真正的先進。

      因此理想能夠保持高頻OTA,后續理想智能空間、智能電動平臺將同步升級。其中智能空間將新增藝術相框、寵物模式、調音大師的音樂家模式以及更多第三方應用;智能電動平臺將優化充電規劃,并為增程車型補充冬季智能預熱等實用能力。這些更新與此次的VLA充電、防御性AES等新場景共同構成了完整的用戶智能用車體驗。


      可以看到,當新能源競爭進入到2026年,配置堆砌和智能硬件的比拼已經不能決定最終的勝負,真正的差異化在于場景體驗。

      過去兩年,豪華新能源車兩個判定要素:一個是有沒有城市NOA、一個是有沒有智能座艙,但是到了2026年這兩個要素都合為一個“AI”。所以,只有在AI上有自研能力、能夠不斷迭代的車企,才能不斷鞏固品牌護城河。

      在這一維度上,理想汽車憑借VLA 的持續迭代、推出VLA充電的場景創新,再加上OTA的場景創新,依然在用戶體驗這一環節上穩居國內第一梯隊。因此在未來的智能化競爭中,理想汽車將走得更有底氣。



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