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理想汽車VLA司機大模型 從動物進化到人類

鄒宇源2025-05-08 13:13:51加關注

規則算法是“昆蟲動物智能”,端到端模型是“哺乳動物智能”,VLA司機大模型是“人類智能”。

導語

網通社快訊 2025年5月7日,理想汽車推出“理想AI Talk第二季——理想VLA司機大模型,從動物進化到人類”,理想汽車董事長兼CEO李想重點分享了對于人工智能的最新思考,VLA司機大模型的作用、訓練方法和挑戰,以及對于創業和個人成長的見解。

李想將AI工具分為三個層級,分別是信息工具、輔助工具和生產工具。目前,大多數人將AI作為信息工具使用,但信息工具常伴隨大量無效信息、無效結果和無效結論,僅具參考價值。成為輔助工具后,AI可以提升效率,例如現在的輔助駕駛,但仍需人類參與。未來,AI發展為生產工具后,將能獨立完成專業任務,顯著提升效率與質量。

李想表示:“判斷Agent(智能體)是否真正智能,關鍵在于它是否成為生產工具。只有當人工智能變成生產工具,才是其真正爆發的時刻。就像人類會雇傭司機,人工智能技術最終也會承擔類似職責,成為真正的生產工具?!?a class="ina_image" >理想汽車VLA司機大模型 從動物進化到人類-圖1

VLA的實現不是突變的過程,是進化的過程

目前的L2、L2+組合駕駛輔助仍屬于輔助工具階段,而VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型)能夠讓AI真正成為司機,成為交通領域的專業生產工具。對理想汽車而言, 未來的VLA就是一個像人類司機一樣工作的司機大模型”。

VLA的實現不是一個突變的過程,是進化的過程,經歷了三個階段,對應理想汽車輔助駕駛的昨天、今天和明天。第一階段,理想汽車自2021年起自研依賴規則算法和高精地圖的輔助駕駛,類似“昆蟲動物智能”。第二階段,理想汽車自2023年起研究,并于2024年正式推送的端到端+VLM(Vision Language Model,視覺語言模型)輔助駕駛,接近“哺乳動物智能”。

端到端模型在處理復雜問題時存在局限,雖可借助VLM視覺語言模型輔助,但VLM使用開源模型,使其在交通領域的能力有限。同時端到端模型也難以與人類溝通。為了解決這些問題并提升用戶的智能體驗,理想汽車自2024年起開展VLA研究,并在多項頂級學術會議上發表論文,夯實了理論基礎。

在端到端的基礎上,到第三階段,VLA將開啟“人類智能”的階段。它能通過3D和2D視覺的組合,完整地看到物理世界,而不像VLM僅能解析2D圖像。同時,VLA擁有完整的腦系統,具備語言、CoT(Chain of Thought,思維鏈)推理能力,既能看,也能理解并真正執行行動,符合人類的運作方式。理想汽車VLA司機大模型 從動物進化到人類-圖2

VLA訓練過程模擬人類學習,對齊人類價值觀

VLA的訓練分為預訓練、后訓練和強化訓練三個環節,類似于人類學習駕駛技能的過程。預訓練相當于人類學習物理世界和交通領域的常識,通過大量高清2D和3D Vision(視覺)數據、交通相關的Language(語言)語料,以及與物理世界相關的VL(Vision-Language,視覺和語言)聯合數據,訓練出云端的VL基座模型,并通過蒸餾轉化為在車端高效運行的端側模型。

后訓練相當于人類去駕校學習開車的過程。隨著Action(動作)數據的加入——即對周圍環境和自車駕駛行為的編碼,VL基座變為VLA司機大模型。得益于短鏈條的CoT,以及Diffusion擴散模型對于他車軌跡和環境的預測,VLA具備實時性的特點,實現了在復雜交通環境中的博弈能力。

強化訓練類似于人類在社會中實際開車練習,目標是讓VLA司機大模型更加安全、舒適,對齊人類價值觀,甚至超越人類駕駛水平。強化訓練包含兩部分:一是通過RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人類反饋的強化學習)完成安全對齊,使模型遵守交通規則,貼合中國用戶的駕駛習慣;二是將純強化學習模型放入世界模型中訓練,提升舒適性,避免碰撞事故,遵守交通規則。經過預訓練、后訓練和強化訓練后,VLA司機大模型即可部署至車端運行。

VLA司機大模型以“司機Agent(智能體)”的產品形態呈現,用戶可通過自然語言與司機Agent溝通,跟人類司機怎么說,就跟司機Agent怎么說。簡單通用的短指令由端側的VLA直接處理,復雜指令則先由云端的VL基座模型解析,再交由VLA處理。理想汽車VLA司機大模型 從動物進化到人類-圖3

超級對齊確保AI決策安全,世界模型破解AI黑盒難題

除了提升專業能力,VLA司機大模型還需解決安全性和模型黑盒的問題。

模型能力越強,越需要職業性約束,以確保能力下限。為了保障VLA司機大模型能夠實現職業司機般的安全和舒適,避免學習加塞等違規行為,理想汽車在強化訓練環節投入大量資源,并于2024年底組建超過100人的超級對齊團隊,相當于為司機Agent注入職業素養。

為解決模型的黑盒問題,理想汽車結合重建和生成兩種路徑,打造了真實、符合物理世界規律的世界模型,覆蓋所有交通參與者和要素。基于世界模型的仿真能力,VLA可以在世界模型中低成本、準確地驗證現實問題,提升解決問題的效率,有效應對模型黑盒帶來的挑戰。

判斷司機Agent是否是個好司機,有三個關鍵標準:專業能力、職業能力和構建信任的能力。VLA司機大模型提升了專業能力,超級對齊增強了職業能力,VLA通過理解自然語言、具備記憶能力提升了構建信任的能力。理想汽車VLA司機大模型 從動物進化到人類-圖4

人工智能時代,扎實的基本功比走捷徑重要

理想汽車實現技術快速躍遷的背后,是從研究、研發到能力表達,再到將能力變成業務價值的基本功積累。研究是關鍵,研究突破后,研發的效率會大幅提升,且注重價值轉化,最終實現業務落地。

理想汽車堅持自研,通過技術賦能用戶價值。例如,在輔助駕駛方面,由于英偉達Orin-X芯片無法直接運行語言模型,端到端+VLM的輔助駕駛方案對部分企業來說仍具挑戰。理想汽車依托自有編譯團隊,自研底層推理引擎,使芯片可通過INT4(4比特整型)量化的方式運行VLM。同時,憑借芯片、控制器設計和自研汽車操作系統等綜合能力,理想汽車實現了讓雙Orin-X芯片和Thor-U芯片運行同等規模的VLA司機大模型。李想表示,大型企業的基本功和能力永遠無法被逾越。

得益于DeepSeek的開源,理想汽車在VLA司機大模型的語言能力研發上提速顯著,節省了近9個月的時間和數億元成本。盡管如此,理想汽車仍選擇加大投入,在基座模型上投入超預期3倍的訓練卡,專注打造適配多場景的自研模型。李想表示:“我們可以站在巨人的肩膀上,但它只是其中的一部分?!痹谑芤骈_源的同時,理想汽車也選擇開源自研的汽車操作系統——理想星環OS,回饋社會。

成長帶來能量,在痛苦中保持正能量

今年7月,理想汽車將迎來成立十周年。李想表示,創業路上苦多于甜,他選擇保留那些有價值的美好片段,用來激勵自己保持正能量。“創業確實不容易,但是沒必要苦哈哈的??嗪吞鹗且粋€硬幣的正反面,取決于看哪一面?!彼麑⑵髽I遭遇的打擊視為必須面對的挑戰,也正是這些挑戰,賦予了理想汽車更多的能力。也正因這份積極樂觀的創業心態,理想汽車才能快速成長為千億營收規模、百萬交付量的新勢力企業。

談及如何成為更有能量的人,李想認為,關鍵在于關注自我,接受自身的優點和不足,并用成長替代改變——成長意味著增強能力。除此之外,李想強調親密關系同樣重要,關注他人的成長也能帶來能量,家人和同事能夠和他形成互補,相互支撐?!拔倚枰胰撕屯律踔脸^了他們需要我,首先是我需要他們,然后才是他們需要我,我們在一起能夠形成非常強的腦力和心力?!崩钕氡硎尽?/p>

回顧幾次創業經歷,李想表示,從高中創辦個人網站至今,自己的思維方式沒有什么變化:遇到問題解決問題,解決別人不愿解決的難題,解決用戶的痛點,不斷向他人學習。不同的是,如今面臨的問題更復雜、服務的用戶群體更多、公司規模和組織也更龐大?!皫状蝿摌I一路走來,最難時有人相助,遇坑也能迅速爬出,一幫人齊心協力變得更好,這是種幸運,也沒什么可后悔的?!?/p>

面對AI的發展,李想認為,在AI面前所有的人性都應被保留,無論好壞,因為一切人性都是文化、生命、性格、能力的特質,也是人類真正的生命力所在。

從使用增程電動和5C超充技術解決電池成本高、充電難、充電慢的問題,到自研汽車操作系統攻克傳統汽車操作系統性能差、開發緩慢、芯片匹配周期長等挑戰,理想汽車始終以技術創新解決行業無法解決的問題。自研VLA時,理想汽車更是踏入了人工智能的無人區。當前,輔助駕駛走到了新的十字路口上,理想汽車將不斷挑戰成長的極限,持續為行業和用戶創造價值。

文章標簽:理想智駕責任編輯:奚筱林
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