文/陈锋。

修改/半夜。

AI关于抱负轿车意味着什么？

几个月前的“2024抱负AI Talk”上，抱负轿车董事长兼CEO李想的答复是：（在愿景上）意味着未来的悉数。

“电动化是上半场，智能化是下半场，但我以为，这个智能化讲的不是传统的软件智能，而是实在的人工智能，这是造车往下连续的一个必经之路。轿车将从工业年代的交通东西，进化成为人工智能年代的空间机器人。”李想这么说道。

在当下的新能源轿车商场中，抱负也是在AI战略上布局更早、投入更坚决的车企之一。

从2022年9月在内部将开展AI定为战略中心，到2023年头正式将这一战略对外，再到去年底“2024抱负AI Talk”共享了对人工智能的最新考虑和战略效果，抱负现已跑出了更快的AI“加快度”。

近期，环绕AI战略布局，以及AI在智能驾驭上的落地，抱负轿车又迎来了一个要害里程碑，发布了抱负轿车主动驾驭架构——MindVLA。

抱负轿车主动驾驭技能研制负责人贾鹏表明：“就像iPhone 4从头界说了手机，MindVLA也将从头界说主动驾驭”。在抱负轿车2024年第四季度及全年财报成绩会上，李想表明本年计划将MindVLA和首款纯电SUV车型抱负i8一起发布。

1、MindVLA，一个司机Agent终究能做什么？

MindVLA究竟是什么？

它是视觉-言语-行为大模型，是机器人大模型的新范式，非简略的将端到端模型和VLM模型结合在一起。它一切的模块都是全新规划的，将空间智能、言语智能和行为智能一致在了同一个模型里。

详细来看，3D空间编码器经过言语模型，和逻辑推理结合在一起后，给出合理的驾驭决议计划，并输出一组Action Token（动作词元），Action Token指的是对周围环境和自车驾驭行为的编码，并经过Difusion(分散模型)进一步优化出最佳的驾驭轨道，整个推理进程都要产生在车端，而且要做到实时运转。

抱负轿车在VLA上的首先布局，源于其对主动驾驭以及大模型前沿技能的敏锐洞悉，也源于更早、更坚决的AI战略。

“咱们以为，基座模型到必定时间，必定会变成VLA。”。此前，李想如此表明。在他看来，言语模型也要看三维国际，也要经过言语、认知了解三维国际，一起主动驾驭走向L4，也要有极强的认知才能。

这意味着，未来在MindVLA模型加持下的抱负轿车，能更好地感知、考虑和适应环境，成为一个能听懂用户说话、看懂用户需求、帮用户处理问题的“专职司机”。详细来说：

一来，用户可以经过语音指令来改动车辆的道路和行为。

比方你正在生疏园区寻觅超市，这时你只需要经过抱负同学对车辆说“带我去超市”，车辆将在没有导航信息的情况下，自主周游找到目的地；车辆在行进的进程中，你还可以跟抱负同学说“开太快了”“应该走左面这条路”，MindVLA都能了解并履行这些指令。

二来，依据强壮的通识才能，MindVLA能更好地辨认周围环境。

比方MindVLA能知道星巴克、肯德基等不同的商铺招牌，当你在生疏地址找不到车辆时，可以拍一张邻近环境的相片发送给车辆，具有MindVLA赋能的车辆可以搜索相片中的方位，并主动找到你。

第三，依据空间了解和逻辑推理才能，搭载了MindVLA的车辆，“找得到”的才能也提高了。

搭载MindVLA的车型可以自主地在地库、园区和公共道路上周游。典型的场景是“找车位”。比方用户在商场所库找不到车位时，用户只需要对着车辆说“去找个车位停好”，车辆无需依靠地图或导航信息，并完结自主寻觅适宜的车位停下。

总结来看，在有了MindVLA赋能后，每一辆车其实都不再是单纯的驾驭东西了，而是实在成了能与用户交流、了解用户目的的智能体。

2、MindVLA赋能的车辆，为何能成为“专职司机”？

MindVLA能成为一名听得懂、看得见、找得到的专职司机，强壮的功用背面在于MindVLA六大要害技能赋能。

MindVLA打破了主动驾驭技能结构规划的传统形式，运用了可以承载丰厚语义，且具有超卓多粒度、多标准3D几许表达才能的3D高斯这一中心表征，能帮体系更高效地感知、了解周围环境，一起充分运用海量数据进行自监督练习，从而极大提高了下流使命功能。

抱负从0开端规划和练习了合适MindVLA的LLM基座模型，选用MoE混合专家架构，引进Sparse Attention（稀少注意力），完结模型稀少化，确保模型规划增加的一起，不降低端侧的推理功率。

基座模型练习进程中，抱负参加很多3D数据，使模型具有3D空间了解和推理才能。为了进一步激起模型的空间智能，抱负参加了未来帧的猜测生成和稠密深度的猜测等练习使命。

LLM基座模型取得3D空间智能的一起，还需要进一步提高逻辑推理才能。抱负练习LLM基座模型学习人类的考虑进程，让快慢考虑有机结合到同一模型中，并可以完结自主切换快考虑和慢考虑。

为了把NVIDIA Drive AGX的功能发挥到极致，MindVLA采纳小词表结合投机推理，以及立异性地运用并行解码技能，进一步提高了实时推理的速度。至此，MindVLA完结了模型参数规划与实时推理功能之间的平衡。

MindVLA运用Diffusion将Action Token解码成优化的轨道，并经过自车行为生成和他车轨道猜测的联合建模，提高在杂乱交通环境中的博弈才能。一起Diffusion可以依据外部条件，例如风格指令，动态调整生成成果。为了处理Diffusion模型功率低的问题，MindVLA选用Ordinary Differential Equation（常微分方程）采样器，完结了2-3步就能完结高质量轨道的生成。

面临部分长尾场景，抱负建立起人类偏好数据集，而且立异性地运用RLHF（依据人类反应的强化学习）微调模型的采样进程，最终使MindVLA可以学习和对齐人类驾驭行为，显着提高安全下限。

与此一起，依据抱负自研的重建+生成云端一致国际模型，MindVLA深度交融了模型的三维场景复原才能与生成模型的新视角补全，以及未见视角的猜测才能，构建了挨近实在的仿真环境。

源于抱负在国际模型上的技能堆集与足够核算资源的支撑，MindVLA也完结了依据仿真环境的大规划强化学习，即实在意义上的从“过错中学习”。

咱们了解到，曩昔一年里，抱负主动驾驭团队完结了国际模型很多的工程优化，显着提高了场景重建与生成的质量和功率，其间一项作业，是将3D GS的练习速度提高了7倍以上。

抱负经过立异性的预练习和后练习方法，让MindVLA的泛化才能和出现特性，都更显着了。其不仅在驾驭场景下体现优异，在室内环境也展现出了必定的适应性和延展性。

3、主动驾驭，将被MindVLA从头界说？

从OpenAI到DeepSeek，大模型推理才能不断更新与进化下，VLA将成为车企探究智驾才能上限的新出口。

“端到端+VLM可以处理L3，比方完结500公里到1000公里一次接收，让你在车上相对轻松。但仅靠端到端完结不了L4。”李想如此说道。

他还说到，主动驾驭完结L4，有必要运用VLA。

李想的这一判别，正加快成为车企一致——2025年以来，VLA所出现出来的强壮感知、考虑和适应环境的才能，正从头界说主动驾驭，也将成为车企竞逐主动驾驭的新锚点。

“VLA模型极有可能在未来两年内改写智能驾驭商场的竞赛格式。”最近，我国主动驾驭工业立异联盟调研员高明如此表明。

他说到，估计2025年VLA模型的量产落地，将推进城区NOA浸透率提高。

高盛发布的一则主动驾驭陈述也说到，到2030年，VLA模型主导的端到端计划，或将占有L4级主动驾驭商场60%的比例。

连线Insight也注意到，抱负轿车之外，元戎启行、小鹏、华为等玩家现已在加快布局。商场上也有声响以为，2025年将是“VLA上车元年”。

依据上述布景评论MindVLA，其不仅是抱负在通向L4等级主动驾驭路上的一次首先抢跑，也是AI推进主动驾驭才能继续上探的一个范本。

从最中心的用户体会来看，MindVLA加持之下，传统的驾乘联络，正加快迎来新一轮革新。过往的智驾体会中，主驾有必要监管、监督车辆行为，但当加持了MindVLA的车可以实在“看得见”“听得懂”“找得到”，叠加车自身的智驾才能不断上探，这带来的是人与车更丝滑的交互体会、更舒适的驾乘日子，甚至更快捷的出行方法。

某种程度上，这与早些年智能手机范畴的“iPhone 4时间”有必定相似之处——同样是最大极限革新了人与“机器”的交互方法和交互体会。

由此，如果说“iPhone 4”的推出从头界说了手机职业，那现在MindVLA的推出，以及后续连续上车，实际上现已在“从头界说主动驾驭”。

从更长远视角来看，MindVLA所出现出来的对物理国际和数字国际结合范式的探究，也有望赋予更多职业协同开展。

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