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理想汽車VLA司機(jī)大模型 從動(dòng)物進(jìn)化到人類 在成長(zhǎng)中持續(xù)解決行業(yè)問題

本文作者: 徐咪   2025-05-08 16:04
導(dǎo)語:當(dāng)前輔助駕駛走到了新的十字路口上,理想汽車將不斷挑戰(zhàn)成長(zhǎng)的極限,持續(xù)為行業(yè)和用戶創(chuàng)造價(jià)值。

2025年5月7日,理想汽車推出“理想AI Talk第二季——理想VLA司機(jī)大模型,從動(dòng)物進(jìn)化到人類”,理想汽車董事長(zhǎng)兼CEO李想重點(diǎn)分享了對(duì)于人工智能的最新思考,VLA司機(jī)大模型的作用、訓(xùn)練方法和挑戰(zhàn),以及對(duì)于創(chuàng)業(yè)和個(gè)人成長(zhǎng)的見解。

李想將AI工具分為三個(gè)層級(jí),分別是信息工具、輔助工具和生產(chǎn)工具。目前,大多數(shù)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(jié)果和無效結(jié)論,僅具參考價(jià)值。成為輔助工具后,AI可以提升效率,例如現(xiàn)在的輔助駕駛,但仍需人類參與。未來,AI發(fā)展為生產(chǎn)工具后,將能獨(dú)立完成專業(yè)任務(wù),顯著提升效率與質(zhì)量。

李想表示:“判斷Agent(智能體)是否真正智能,關(guān)鍵在于它是否成為生產(chǎn)工具。只有當(dāng)人工智能變成生產(chǎn)工具,才是其真正爆發(fā)的時(shí)刻。就像人類會(huì)雇傭司機(jī),人工智能技術(shù)最終也會(huì)承擔(dān)類似職責(zé),成為真正的生產(chǎn)工具?!?/p>

理想汽車VLA司機(jī)大模型 從動(dòng)物進(jìn)化到人類 在成長(zhǎng)中持續(xù)解決行業(yè)問題 

 

VLA的實(shí)現(xiàn)不是突變的過程,是進(jìn)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(dòng)模型)能夠讓AI真正成為司機(jī),成為交通領(lǐng)域的專業(yè)生產(chǎn)工具。對(duì)理想汽車而言, 未來的VLA就是一個(gè)像人類司機(jī)一樣工作的司機(jī)大模型”。

VLA的實(shí)現(xiàn)不是一個(gè)突變的過程,是進(jìn)化的過程,經(jīng)歷了三個(gè)階段,對(duì)應(yīng)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(guī)則算法和高精地圖的輔助駕駛,類似“昆蟲動(dòng)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(dòng)物智能”。

端到端模型在處理復(fù)雜問題時(shí)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(lǐng)域的能力有限。同時(shí)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(yàn),理想汽車自2024年起開展VLA研究,并在多項(xiàng)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文,夯實(shí)了理論基礎(chǔ)。

在端到端的基礎(chǔ)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(shí),VLA擁有完整的腦系統(tǒng),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(zhí)行行動(dòng),符合人類的運(yùn)作方式。

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VLA訓(xùn)練過程模擬人類學(xué)習(xí),對(duì)齊人類價(jià)值觀

VLA的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和強(qiáng)化訓(xùn)練三個(gè)環(huán)節(jié),類似于人類學(xué)習(xí)駕駛技能的過程。預(yù)訓(xùn)練相當(dāng)于人類學(xué)習(xí)物理世界和交通領(lǐng)域的常識(shí),通過大量高清2D和3D Vision(視覺)數(shù)據(jù)、交通相關(guān)的Language(語言)語料,以及與物理世界相關(guān)的VL(Vision-Language,視覺和語言)聯(lián)合數(shù)據(jù),訓(xùn)練出云端的VL基座模型,并通過蒸餾轉(zhuǎn)化為在車端高效運(yùn)行的端側(cè)模型。

后訓(xùn)練相當(dāng)于人類去駕校學(xué)習(xí)開車的過程。隨著Action(動(dòng)作)數(shù)據(jù)的加入——即對(duì)周圍環(huán)境和自車駕駛行為的編碼,VL基座變?yōu)閂LA司機(jī)大模型。得益于短鏈條的CoT,以及Diffusion擴(kuò)散模型對(duì)于他車軌跡和環(huán)境的預(yù)測(cè),VLA具備實(shí)時(shí)性的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了在復(fù)雜交通環(huán)境中的博弈能力。

強(qiáng)化訓(xùn)練類似于人類在社會(huì)中實(shí)際開車練習(xí),目標(biāo)是讓VLA司機(jī)大模型更加安全、舒適,對(duì)齊人類價(jià)值觀,甚至超越人類駕駛水平。強(qiáng)化訓(xùn)練包含兩部分:一是通過RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))完成安全對(duì)齊,使模型遵守交通規(guī)則,貼合中國(guó)用戶的駕駛習(xí)慣;二是將純強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型放入世界模型中訓(xùn)練,提升舒適性,避免碰撞事故,遵守交通規(guī)則。經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和強(qiáng)化訓(xùn)練后,VLA司機(jī)大模型即可部署至車端運(yùn)行。

VLA司機(jī)大模型以“司機(jī)Agent(智能體)”的產(chǎn)品形態(tài)呈現(xiàn),用戶可通過自然語言與司機(jī)Agent溝通,跟人類司機(jī)怎么說,就跟司機(jī)Agent怎么說。簡(jiǎn)單通用的短指令由端側(cè)的VLA直接處理,復(fù)雜指令則先由云端的VL基座模型解析,再交由VLA處理。

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超級(jí)對(duì)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(yè)能力,VLA司機(jī)大模型還需解決安全性和模型黑盒的問題。

模型能力越強(qiáng),越需要職業(yè)性約束,以確保能力下限。為了保障VLA司機(jī)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)職業(yè)司機(jī)般的安全和舒適,避免學(xué)習(xí)加塞等違規(guī)行為,理想汽車在強(qiáng)化訓(xùn)練環(huán)節(jié)投入大量資源,并于2024年底組建超過100人的超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì),相當(dāng)于為司機(jī)Agent注入職業(yè)素養(yǎng)。

為解決模型的黑盒問題,理想汽車結(jié)合重建和生成兩種路徑,打造了真實(shí)、符合物理世界規(guī)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(zhǔn)確地驗(yàn)證現(xiàn)實(shí)問題,提升解決問題的效率,有效應(yīng)對(duì)模型黑盒帶來的挑戰(zhàn)。

判斷司機(jī)Agent是否是個(gè)好司機(jī),有三個(gè)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn):專業(yè)能力、職業(yè)能力和構(gòu)建信任的能力。VLA司機(jī)大模型提升了專業(yè)能力,超級(jí)對(duì)齊增強(qiáng)了職業(yè)能力,VLA通過理解自然語言、具備記憶能力提升了構(gòu)建信任的能力。

理想汽車VLA司機(jī)大模型 從動(dòng)物進(jìn)化到人類 在成長(zhǎng)中持續(xù)解決行業(yè)問題 

 

人工智能時(shí)代,扎實(shí)的基本功比走捷徑重要

理想汽車實(shí)現(xiàn)技術(shù)快速躍遷的背后,是從研究、研發(fā)到能力表達(dá),再到將能力變成業(yè)務(wù)價(jià)值的基本功積累。研究是關(guān)鍵,研究突破后,研發(fā)的效率會(huì)大幅提升,且注重價(jià)值轉(zhuǎn)化,最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)落地。

理想汽車堅(jiān)持自研,通過技術(shù)賦能用戶價(jià)值。例如,在輔助駕駛方面,由于英偉達(dá)Orin-X芯片無法直接運(yùn)行語言模型,端到端+VLM的輔助駕駛方案對(duì)部分企業(yè)來說仍具挑戰(zhàn)。理想汽車依托自有編譯團(tuán)隊(duì),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(yùn)行VLM。同時(shí),憑借芯片、控制器設(shè)計(jì)和自研汽車操作系統(tǒng)等綜合能力,理想汽車實(shí)現(xiàn)了讓雙Orin-X芯片和Thor-U芯片運(yùn)行同等規(guī)模的VLA司機(jī)大模型。李想表示,大型企業(yè)的基本功和能力永遠(yuǎn)無法被逾越。

得益于DeepSeek的開源,理想汽車在VLA司機(jī)大模型的語言能力研發(fā)上提速顯著,節(jié)省了近9個(gè)月的時(shí)間和數(shù)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(yù)期3倍的訓(xùn)練卡,專注打造適配多場(chǎng)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(shí),理想汽車也選擇開源自研的汽車操作系統(tǒng)——理想星環(huán)OS,回饋社會(huì)。

 

成長(zhǎng)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(chuàng)業(yè)路上苦多于甜,他選擇保留那些有價(jià)值的美好片段,用來激勵(lì)自己保持正能量?!皠?chuàng)業(yè)確實(shí)不容易,但是沒必要苦哈哈的。苦和甜是一個(gè)硬幣的正反面,取決于看哪一面?!彼麑⑵髽I(yè)遭遇的打擊視為必須面對(duì)的挑戰(zhàn),也正是這些挑戰(zhàn),賦予了理想汽車更多的能力。也正因這份積極樂觀的創(chuàng)業(yè)心態(tài),理想汽車才能快速成長(zhǎng)為千億營(yíng)收規(guī)模、百萬交付量的新勢(shì)力企業(yè)。

談及如何成為更有能量的人,李想認(rèn)為,關(guān)鍵在于關(guān)注自我,接受自身的優(yōu)點(diǎn)和不足,并用成長(zhǎng)替代改變——成長(zhǎng)意味著增強(qiáng)能力。除此之外,李想強(qiáng)調(diào)親密關(guān)系同樣重要,關(guān)注他人的成長(zhǎng)也能帶來能量,家人和同事能夠和他形成互補(bǔ),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?cè)谝黄鹉軌蛐纬煞浅?qiáng)的腦力和心力。”李想表示。

回顧幾次創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷,李想表示,從高中創(chuàng)辦個(gè)人網(wǎng)站至今,自己的思維方式?jīng)]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(diǎn),不斷向他人學(xué)習(xí)。不同的是,如今面臨的問題更復(fù)雜、服務(wù)的用戶群體更多、公司規(guī)模和組織也更龐大?!皫状蝿?chuàng)業(yè)一路走來,最難時(shí)有人相助,遇坑也能迅速爬出,一幫人齊心協(xié)力變得更好,這是種幸運(yùn),也沒什么可后悔的?!?/p>

面對(duì)AI的發(fā)展,李想認(rèn)為,在AI面前所有的人性都應(yīng)被保留,無論好壞,因?yàn)橐磺腥诵远际俏幕⑸⑿愿?、能力的特質(zhì),也是人類真正的生命力所在。

 

從使用增程電動(dòng)和5C超充技術(shù)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(tǒng)攻克傳統(tǒng)汽車操作系統(tǒng)性能差、開發(fā)緩慢、芯片匹配周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn),理想汽車始終以技術(shù)創(chuàng)新解決行業(yè)無法解決的問題。自研VLA時(shí),理想汽車更是踏入了人工智能的無人區(qū)。當(dāng)前,輔助駕駛走到了新的十字路口上,理想汽車將不斷挑戰(zhàn)成長(zhǎng)的極限,持續(xù)為行業(yè)和用戶創(chuàng)造價(jià)值。


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