VLA（视觉-语言-动作模型）是融合AI视觉感知、语言理解与动作控制的智能系统，为新能源汽车构建“类人智能大脑”，推动自动驾驶从规则驱动迈向场景理解。
核心价值
1. 突破传统局限：传统自动驾驶依赖预设规则，难以应对施工绕行等未标注场景；VLA通过海量数据学习形成常识认知，可自主处理“鸭子过马路”等抽象场景，无需预先编程。
2. 深度交互与决策：具备“听看想做”能力，支持自然语言指令（如“找安静咖啡馆”），能解析“雨天路滑”等视觉信号并输出连贯策略（如黄灯时减速观察）。
3. 提升可靠性：端到端学习降低数据标注成本，习得人类“车感”（如预判前车变道），还可应对潮汐车道等复杂场景。
应用场景
- 乘用车：日常出行可动态导航、130km/h时速下AEB自动刹停、响应乘客状态（如儿童入睡调小音量）；长途驾驶能预判交通态势、适应雨雾环境。
- 商用车：物流领域优化路线与车队管理；Robotaxi依托低时延提升效率，增强复杂场景处理能力。
- 特殊场景：支持矿区/港口作业、灾害救援中的路况识别与路线规划。
发展方向
- 技术突破：通过DeeR-VLA框架等优化算力，引入3D视觉与多传感器融合，构建车云协同架构。
- 商业化路径：聚焦Robotaxi等场景，未来向乘用车普及；依托硬件复用与规模化降低成本。
- 规范与融合：明确责任认定与安全标准，以联邦学习保护数据隐私；探索与电池管理、智能座舱的跨领域整合。
挑战与应对
面对算力消耗大（如小鹏G7 Ultra需2250 TOPS）、数据质量参差、仿真模型37%决策偏差等问题，可通过动态算力调整、数据清洗、“世界模型”模拟极端场景解决。
VLA是新能源汽车智能化核心，未来将推动自动驾驶升级为全场景“移动出行伴侣”。
暂无评论
