手机端长沙晚报掌上长沙5月8日讯（全媒体记者 曹开阳）5月7日晚，理想汽车推出“理想AI Talk第二季——理想VLA司机大模型，从动物进化到人类”，理想汽车董事长兼CEO李想分享了对于人工智能的最新思考，VLA（
Vision-Language-ActionModel，视觉语言行动模型）司机大模型的作用、训练方法和挑战，以及对于创业和个人成长的见解。
李想将AI工具分为三个层级，分别是信息工具、辅助工具和生产工具。目前，大多数人将AI作为信息工具使用，但信息工具常伴随大量无效信息、无效结果和无效结论，仅具参考价值。成为辅助工具后，AI可以提升效率，例如现在的辅助驾驶，但仍需人类参与。未来，AI发展为生产工具后，将能独立完成专业任务，显著提升效率与质量。李想认为，只有当人工智能变成生产工具，才是其真正爆发的时刻。就像人类会雇用司机，人工智能技术最终也会承担类似职责，成为真正的生产工具。”VLA的实现不是突变的过程，是进化的过程目前的L2、L2+组合驾驶辅助仍属于辅助工具阶段，而VLA能够让AI真正成为司机，成为交通领域的专业生产工具。对理想汽车而言，未来的VLA就是一个像人类司机一样工作的司机大模型”。VLA的实现不是一个突变的过程，是进化的过程，经历了三个阶段，对应理想汽车辅助驾驶的昨天、今天和明天。
第一阶段，理想汽车自2021年起自研依赖规则算法和高精地图的辅助驾驶，类似“昆虫动物智能”。第二阶段，理想汽车自2023年起研究，并于2024年正式推送的端到端+VLM（Vision Language Model，视觉语言模型）辅助驾驶，接近“哺乳动物智能”。端到端模型在处理复杂问题时存在局限，虽可借助VLM视觉语言模型辅助，但VLM使用开源模型，使其在交通领域的能力有限。同时端到端模型也难以与人类沟通。为了解决这些问题并提升用户的智能体验，理想汽车自2024年起开展VLA研究，并在多项顶级学术会议上发表论文，夯实了理论基础。在端到端的基础上，到第三阶段，VLA将开启“人类智能”的阶段。它能通过3D和2D视觉的组合，完整地看到物理世界，而不像VLM仅能解析2D图像。同时，VLA拥有完整的脑系统，具备语言、CoT（Chain of Thought，思维链）推理能力，既能看，也能理解并真正执行行动，符合人类的运作方式。VLA训练过程模拟人类学习，对齐人类价值观VLA的训练分为预训练、后训练和强化训练三个环节，类似于人类学习驾驶技能的过程。预训练相当于人类学习物理世界和交通领域的常识，通过大量高清2D和3D Vision（视觉）数据、交通相关的Language（语言）语料，以及与物理世界相关的VL（VisionLanguage，视觉和语言）联合数据，训练出云端的VL基座模型，并通过蒸馏转化为在车端高效运行的端侧模型。后训练相当于人类去驾校学习开车的过程。随着Action（动作）数据的加入——即对周围环境和自车驾驶行为的编码，VL基座变为VLA司机大模型。得益于短链条的CoT，以及Diffusion扩散模型对于他车轨迹和环境的预测，VLA具备实时性的特点，实现了在复杂交通环境中的博弈能力。强化训练类似于人类在社会中实际开车练习，目标是让VLA司机大模型更加安全、舒适，对齐人类价值观，甚至超越人类驾驶水平。强化训练包含两部分：一是通过RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）完成安全对齐，使模型遵守交通规则，贴合中国用户的驾驶习惯；二是将纯强化学习模型放入世界模型中训练，提升舒适性，避免碰撞事故，遵守交通规则。经过预训练、后训练和强化训练后，VLA司机大模型即可部署至车端运行。
从使用增程电动和5C超充技术解决电池成本高、充电难、充电慢的问题，到自研汽车操作系统攻克传统汽车操作系统性能差、开发缓慢、芯片匹配周期长等挑战，理想汽车始终以技术创新解决行业无法解决的问题。李想表示，当前辅助驾驶走到了新的十字路口上，理想汽车将不断挑战成长的极限，持续为行业和用户创造价值。
