2025年5月7日,理想汽车召开"理想AI Talk第二季"技术发布会,重点介绍了最新研发成果VLA司机大模型系统。该技术被定义为面向交通领域的专业生产工具,旨在实现接近人类司机水平的自动驾驶功能。我简化了一下整个谈话过程,并直接把结论列出来,让大家可以快速的明白理想在AI领域的发展方向以及思路。
在技术演进路径方面,理想汽车展示了三阶段发展路线:
2021-2022年:基于规则算法与高精地图的辅助驾驶系统
2023-2024年:端到端架构结合视觉语言模型(VLM)的辅助驾驶系统
2025年:具备多模态感知与决策能力的VLA(视觉语言行动)司机大模型
技术架构显示,VLA系统采用三阶段训练机制:
预训练阶段:通过超300PB的2D/3D视觉数据与交通语料构建基座模型
后训练阶段:引入动作编码数据与短链条思维链推理技术
强化训练阶段:运用RLHF(人类反馈强化学习)与世界模型仿真技术进行安全校准
安全性验证方面,研发团队披露:
组建超过100人的安全对齐团队
构建覆盖全要素的交通世界模型
累计完成超1000万公里的虚拟仿真测试
硬件适配方面,技术团队通过自研推理引擎实现:
INT4量化技术使Orin-X芯片支持语言模型运算
Thor-U芯片与双Orin-X芯片实现算力均衡
在模型研发过程中:
使用DeepSeek开源框架节省约9个月研发周期
投入超过行业平均水平3倍的计算资源进行基座训练
向开源社区贡献自研车载操作系统代码
企业相关负责人表示,该技术已通过国家智能网联汽车创新中心第三方验证,计划于2026年逐步实现城市道路场景应用。公司同时披露,相关技术论文已被NeurIPS、CVPR等学术会议收录。
在媒体问答环节,理想汽车董事长李想就技术发展提出观点:
"自动驾驶系统的智能程度应以能否承担完整驾驶任务为评判标准。当前行业普遍处于辅助工具阶段,向生产工具演进需要突破多模态协同与价值对齐两大技术瓶颈。"
关于企业发展战略,李想透露:
研发投入连续三年保持40%以上复合增长率
技术团队规模扩展至3000人,其中博士占比15%
计划在2025Q3发布开源工具链LISA 2.0
值得关注的是,工信部最新数据显示,我国L2+级自动驾驶渗透率已达62%,但专业生产工具级系统仍处于验证阶段。行业专家指出,视觉大模型与行动策略的协同优化、长尾场景应对能力、系统可解释性等关键技术仍需持续突破。
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