?2025 年是??輔助駕駛??技術范式發生深刻變革的一年。縱觀全年,理想汽車憑借全球首個 VLA 司機大模型的落地,完成了從“端到端”到“生成式 AI”的技術跨越。數據顯示,在 VLA 推送后,??理想汽車??輔助駕駛月使用率達到 80%,標志著??新技術已經成為推動輔助駕駛普及率、推動產品價值提升的關鍵。?
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?回顧近兩年,理想輔助駕駛經歷了三次關鍵的技術架構迭代:從 NPN 先驗網絡到無圖方案,再到端到端 +VLM,最終確立了 VLA 司機大模型路線。與此前本質為“模仿學習”的端到端架構不同,VLA 司機大模型采用強化學習路徑,實質是“用 GPT 的方式做自動駕駛”。其生成的 Token 不是文本,而是軌跡和控制信號。通過生成數據結合仿真環境訓練,VLA 有效解決了傳統方案難以覆蓋極端場景(Corner Case)的痛點。落地實踐表明,該模型已具備對物理世界的認知涌現能力??。例如,2026 年 1 月 21 日推送的 OTA8.2 版本中,理想汽車向 AD Max 車型推送了強化版 VLA 司機大模型,VLA 經過行為強化訓練后,具備生成參考電門開度、參考方向盤轉角的能力,意味著在城區復雜場景下的舒適性將大幅提升。理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋在社交平臺發文表示:“過去兩個月,我在北京、上海、深圳、杭州等地累計開了上千公里,充分對比了其他在各種測試中成績不錯的產品,我非常確認 OTA 8.2 后的 VLA 就是行業領先。”?
?技術的領先性直接轉化為用戶的高頻使用。?
?截至 2025 年底,理想 VLA 司機大模型推送后,用戶月使用率達到 80%。數據進一步顯示,VLA 指令的全年使用次數達到 1225.4 萬次,其中“左右變道”、“直行”和“加減速”成為用戶最愛用的 TOP3 場景。通過全年 5 次 OTA 升級,理想還上線了增強型 AES 自動緊急轉向、VLA 充電等功能,使車輛從單純的交通工具進化為能理解用戶意圖、可進行順暢交互的智能體。?
?面向下一個十年,理想汽車明確了“具身智能”的戰略方向,將未來的汽車產品定義為“跑在路上的具身機器人”。在此戰略下,理想致力于構建一套 AI 系統:將感知比作“眼睛”、模型比作“大腦”、操作系統比作“神經”、芯片比作“心臟”、本體比作“身體”。通過底盤 VMM 模塊與??輔助駕駛??算法的協同,系統能實現精細化控制,達成“腦身協同”。?
?而為支撐這一宏大布局,理想汽車持續加大投入,資料顯示,其 2025 年研發投入??預計??達 120 億元,其中僅人工智能領域投入就達到 60 億元,以高強度的研發資源筑牢技術護城河。?
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