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本年 3 月，英伟达 2025 春季 GTC 大会，梦想汽车自动驾驶技能研发认真东谈主贾鹏在台上先容了他们的最新后果：MindVLA 大模子。

这是一个领有 22 亿参数的视觉 - 言语 - 当作（Vision-Language-Action Model，VLA）模子，贾鹏进一步先容称，他们照旧成效将该模子部署于车端。在梦想看来，VLA 模子是处置 AI 与物理世界交互难题最有用的步调。

在曩昔的一年里，端到端架组成为智能驾驶范畴的技能热门，激动车企从传统的分模块规定遐想转向一体化系统。曾凭借规定算法最初的车企靠近转型阵痛，尔后发者则收拢了弯谈超车的契机。

梦想就是其中的代表。

梦想旧年在智能驾驶上的卓越可谓连忙，7 月份就率先完了了世界无图 NOA（导航补助驾驶），还推出了独到的「端到端（快系统）+VLM（慢系统）」架构，受到行业凡俗心情。

今晚，跟着梦想 AI Talk 第二季进行，咱们对李想口中的「东谈主工智能公司」有了更深的了解。

是「司机大模子」，亦然你的司机

梦想汽车 CEO 李想第一次提到 VLA，是在旧年 12 月的与腾讯新闻科技编缉张小珺对谈的 AI Talk 第一季上。那时他说：

咱们在作念的梦想同学和自动驾驶，按照行业的法式其实是分割开的，处于早期阶段。咱们作念的 Mind GPT，其实是大言语模子；咱们在作念的自动驾驶，咱们我方里面叫步履智能，可是像李飞飞（斯坦福毕生西宾、前 Google 首席科学家）的界说，叫空间智能。唯有你真廉明限制去作念的时候，你才知谈，这两个之间，有一天一定会连在一齐，咱们我方里面叫 VLA（Vision Language Action Model，视觉言语活动模子）。

李想认为，基座模子到一定时刻一定会变成 VLA。原因在于，言语模子只可通过言语和说明去说明三维的世界，这是明显不够的。「它需要委果向量的，用 Diffusion（扩散模子）的方式，用生成的方式（去鉴定世界）」。

不错说，VLA 的出生，既是对言语智能和空间智能深度集会的一次斗胆尝试，亦然梦想汽车对「智能汽车」见地的一次重新讲明。

李想在今晚的 AI Talk 中进一步界说：「VLA 是一个司机大模子，像东谈主类的司机相同去责任。」它不仅是一项技能，更是一个能与用户当然交流、自主有运筹帷幄的智能伙伴。

那么，VLA 究竟是什么？中枢其实绝顶直白：通过整合视觉感知、当然言语说明和当作生成技艺，让车辆变成一个能与东谈主交流、能我方作念决定的「司机 Agent」。

▲ 导航走 ETC 时，驾驶员不错平直敕令系统走东谈主工通谈（补助驾驶开启情状）

遐想一下，你坐在车里，随口说一句「今天有点累，开慢点吧」，车辆不仅能听懂你的敬爱，还会转念速率，以致聘请一条更空闲的门道。这种当然流通的交互，恰是 VLA 想要完了的。李想娇傲，所有的短教导，都有由车端平直处理，复杂教导则交由云霄 32 亿参数模子解析，确保高效与智能兼得。

完了这么的办法并荫庇易。VLA 的特等之处在于，它把视觉、言语和当作三个维度买通了。用户的一个简单教导背后，可能触及到对周围环境的及时感知、对言语意图的精确说明，以及对驾驶步履的快速转念，三者不能偏废。

而 VLA 的锋利之处就在于，它能让这三者无缝配合。

从愿景到推行，VLA 的研发是一派无东谈主区。李想坦言：「视觉和当作数据的获得最为艰苦，莫得公司能替代。」

步调略 VLA 的技能底色，还得望望梦想汽车在智能驾驶上的演进条理。

李想暗示，早期的系统是「虫豸级别」智能，仅有百万参数，靠规定和高精舆图驱动，际遇复杂路况就安坐待毙。其后，端到端架构和视觉 - 言语模子让技能跃升至「哺乳动物级别」，开脱舆图依赖，世界无图 NOA 成为推行。

本体上，这一步照旧让梦想汽车走在了行业前方，但他们明显不兴隆于此。在李想看来，VLA 的出现，符号着梦想汽车的智能驾驶技能迈入了「东谈主类智能」的新阶段。

比较之前的系统，VLA 不仅能感知 3D 物理世界，还能进行逻辑推理，以致生成接近东谈主类水平的驾驶步履。

举个简单的例子，假定你在一条拥挤的街谈上说「找个所在掉头」，VLA 不会机械地实践教导，而是会综合路况、车流和交通规定，找到一个最合理的时刻和位置完成掉头。

李想暗示，VLA 能通过生成数据快速适宜新场景，哪怕初度际遇复杂修路，三天内也能优化叮咛。这种活泼性和判断力，恰是 VLA 的中枢上风。

梦想的淳厚，是 DeepSeek

撑执 VLA 的，是梦想汽车自研的一套复杂而精妙的技能体系。这套体系让汽车不仅能「看懂」世界，还能像东谈主类司机相同想考和活动。

伊始是 3D 高斯表征技能，即用许多个「高斯点」来拼出一个 3D 物体，每个点都含有我方的位置、神采和大小等信息。这项技能通过自监督学习，利用海量委果数据熟谙出一个宽广的 3D 空间说明模子。有了它，VLA 就能像东谈主相同「看懂」周围的世界，知谈那儿是封闭物，那儿是可通行区域。

▲当顾虑车位被占，系统会自动寻找其他车位。还能听懂驾驶员教导，通过墙上的指引牌找到「C3 区」

接着是搀杂众人架构（MoE），该架构由众人网罗、门控网罗和组合器组成。当模子参数卓越千亿级别时，传统步调会让所有神经元参与每个狡计，比较阔绰资源，MoE 架构中的门控网罗会把柄任务的不同调用不同的众人，保证激活参数不会大幅增多。

聊到这里，李想还顺带夸了一下 DeepSeek：

DeepSeek 欺诈了东谈主类的最好实践…… 他们在作念 DeepSeek V3 的时候，其实 V3 亦然一个 MoE 的，671B 的一个模子。我合计 MoE 是个绝顶好的架构。它相配于把一堆众人组合在一齐，然后每一个是一个众人技艺。

终末，梦想为 VLA 引入了疏淡看重力机制（Sparse Attention） ，说东谈主话就是 VLA 会自动转念要津区域的看重力权重，从而栽种端侧的推理遵守。

李想暗示，在这个新的基座模子熟谙过程中，梦想的工程师们花了许多时刻去找到最好的数据配比，融入了无数 3D 数据和自动驾驶关系的图文数据，并减少了文史类数据的比例。

从感知到有运筹帷幄，VLA 鉴戒了东谈主类想维的快慢集会模式。它既能快速输出简单的当作有运筹帷幄，比如进攻脱色，也能通过短想维链进行「慢想考」，叮咛更复杂的场景，比如临时商酌一条绕开施工区域的门道。为了进一步栽种及时性，VLA 还引入了投契推理和并行解码技能，充分利用车端芯片的算力，确保有运筹帷幄过程快而不乱。

在生成驾驶步履时，VLA 用到了 Diffusion 模子和基于东谈主类响应的强化学习（RLHF）。Diffusion 模子认真生成优化的驾驶轨迹，而 RLHF 则让这些轨迹更靠近东谈主类风俗，既安全又散逸。比如，VLA 会在转弯时自动减慢，或者在并线时留出满盈的安全距离，这些细节都体现了对东谈主类驾驶步履的深度学习。

世界模子是另一要津技能，梦想通过场景重建和生成，为强化学习提供了高质地的臆造环境。李想娇傲，世界模子将考据老本从每万公里 17-18 万元降至 4000 元。它让 VLA 在模拟中不停优化，叮咛复杂场景如履幽谷。

说到熟谙，VLA 的成长过程也颇有章法。所有这个词历程分为三个阶段：预熟谙、后熟谙和强化学习。「预熟谙像学习常识，后熟谙像驾校学车，强化学习像社会实践。」李想说。

预熟谙阶段，梦想汽车为 VLA 打造了一个视觉 - 言语基座模子，塞进了丰富的 3D 视觉数据、2D 高清影像和驾驶关系的语料，让它先学会「看」和「听」；后熟谙加入当作模块，生成 4-8 秒驾驶轨迹，模子从 3.2 亿参数蒸馏到 4 亿。

强化学习分为两步：先用 RLHF 对皆东谈主类风俗，分析经受数据，确保安全散逸；再用纯强化学习优化，基于 G 值（散逸性）、碰撞和交通规定响应，让 VLA「开得比东谈主类更好」。李想提到，这一阶段谢世界模子中完成，模拟委果交通场景，遵守远超传统考据。

这么的熟谙方式，既保证了技能上的先进性，也让 VLA 在本体应用中满盈可靠。

李想坦言，VLA 的成效离不开行业标杆的启发。DeepSeek 的 MoE 架构不仅栽种了熟谙遵守，还为梦想提供了贵重素养。他叹惜：「咱们站在巨东谈主的肩膀上，加快了 VLA 的研发。」这种开下学习的格调，让梦想在无东谈主区中走得更远。

从「信息器具」到「坐蓐器具」

当下，AI 行业肃肃验一场从「信息器具」到「坐蓐器具」的深切变革。跟着大模子技能的老练，AI 不再局限于处理数据和提供建议，而是运行具备自主有运筹帷幄和实践任务的技艺。

李想在 AI Talk 第二季中提倡，AI 可分为信息器具（如搜索）、补助器具（如语音导航）和坐蓐器具。他强调：「东谈主工智能变成坐蓐器具，才是委果爆发的时刻。」跟着大模子技能老练，AI 不再局限于处理数据，而是运行具备自主有运筹帷幄和实践任务的技艺。

这种趋势，在「具身智能」见地中体现得尤为明显—— AI 系统被赋予物理实体，能够感知、说明并与环境互动。

梦想汽车的 VLA 模子恰是这一趋势的生动实践。它通过整合视觉、言语和当作智能，将汽车打形成一个能够自主驾驶、与用户当然交互的智能体，无缺讲明了「具身智能」的中枢思念。

只须东谈主类会雇佣专科司机，东谈主工智能就能成为坐蓐器具。当 AI 成为坐蓐器具时，东谈主工智能才会委果爆发。

李想的这段话，点明了 VLA 的中枢价值——它不再是简单的补助器具，而是能够零丁实践任务、承担拖累的「司机 Agent」。这种滚动，不仅栽种了汽车的实用价值，也为 AI 在其他范畴的应用掀开了遐想空间。

李想对 AI 的想考，老是带着一种跳出框框的视角。他还提到：「VLA 不是突变的过程，是进化的过程。」这句话精确详细了梦想汽车的技能旅途——

从早期的规定驱动，到端到端的冲破，再到如今 VLA 的「东谈主类智能」水平。这种进化想维，不仅让 VLA 在技能上更具可行性，也为行业提供了可鉴戒的范式。比较一些一味追求颠覆的尝试，梦想的求实旅途粗略更合乎复杂的中国市集。

从技能到信念，梦想的 AI 探索并非坦途。李想坦言：「咱们在 AI 范畴经验了许多挑战，就像早晨前的暗澹，但咱们投诚，坚执下去就会看到光。」VLA 的研发靠近算力瓶颈、数据伦理等难题，但梦想通过自研基座模子和世界模子，徐徐迎来了属于他们的技能朝阳。

李想在采访中还提到，VLA 的成效离不开中国 AI 的崛起。

他暗示，DeepSeek、通义千问等模子的出现让中国 AI 水平迅速接近好意思国。其中，DeepSeek 所秉执的开源精神尤为令东谈主激越，它平直平直促使梦想开源星环 OS。李想称：「这不是出于公司计谋考量，DeepSeek 给咱们那么大匡助，咱们应该为社会孝顺点什么。」

在追求技能冲破的同期，梦想汽车并未冷漠 AI 技能的安全性和伦理问题。VLA 引入的「超等对皆」技能，通过基于东谈主类响应的强化学习（RLHF），让模子的步履更靠近东谈主类风俗。数据娇傲，VLA 的应用使高速 MPI（平均纷扰里程）从 240km 栽种至 300km。

更要紧的是，梦想汽车强调打造「有东谈主类价值不雅的 AI」，将谈德和信任视为技能发展的基石。从更宏不雅的视角看，VLA 的敬爱敬爱还在于，它重新界说了车企这一扮装。

曩昔，汽车是工业时期的交通器具；如今，它正在演变为东谈主工智能时期的「空间机器东谈主」。李想在 AI Talk 中提到：「梦想以前走的是汽车的无东谈主区，以后走的是东谈主工智能的无东谈主区。」梦想的这种滚动，为汽车行业的生意模式带来了新的遐想空间。

诚然，VLA 的发展并非莫得挑战。算力的执续参预、数据伦理以及耗尽者对自动驾驶的信任建树，都是梦想汽车需要面对的课题。此外，AI 行业的竞争日趋浓烈，国表里巨头如特斯拉、Waymo 和 OpenAI 都在加快布局多模态模子，梦想需要在技能迭代和市集引申上保执最初。「咱们莫得捷径，只可深耕。」李想说。

毫无疑问，VLA 的落地将是要津节点。

梦想汽车运筹帷幄在 2025 年 7 月与纯电 SUV 梦想 i8 同步发布 VLA欧洲杯体育，并在 2026 年完了量产。这不仅是对技能的一次全面测验，更是市集的一块要紧试金石。