理想在 5 月的理想 AI Talk 第二季预热了 VLA（Vision-Language-Action Model，视觉语言行动大模型）司机大模型，紧接着第二天又召开发布会，L6、L7、L8 和 L9 智能焕新版正式发布，并官宣 AD Max（高级辅助驾驶）搭载NVIDIA Thor-U 芯片，AD Pro 升级为新一代地平线征程 6M 芯片，成为全球首个大规模量产交付 NVIDIA Thor-U 芯片的高级辅助驾驶平台，拥有 700TOPS 的算力。

今年下半年，理想汽车将为 AD Max 平台带来 VLA 司机大模型方案，同时支持 Thor-U 芯片和双 Orin-X 芯片，将实现语音驾驶指令执行、漫游找车位、拍照位置识别代驾等高级辅助驾驶功能，与司机大模型沟通就像与人交流一样便捷。

一软一硬两场发布会的节奏，以及软硬结合的预期节奏，倒是让我想起了每年 6 月苹果召开的 WWDC，和每年 9 月的 iPhone 秋季发布会。

我们在 WWDC 上将会知道下一版本的苹果手机、电脑、平板和手表系统会有什么新能力，而在具体的发布会上，知道苹果的硬件是何水平。

另一个看完理想两场发布会让我想到的理想苹果两家企业相似点，可能要扯得更久远一些。

「落后」的技术？这个讨论没有必要了

1879 年，托马斯·爱迪生发明灯泡的时候，找到了一家玻璃制品公司，希望为他发明的灯泡制作稳定安全的灯罩，后来这家为爱迪生发明的灯泡吹制玻璃灯罩的公司，开始为 iPhone 的屏幕生产坚硬耐刮的大猩猩玻璃面板。

这家公司叫康宁，有意思的是，iPhone 发布于 2007 年，而康宁的大猩猩玻璃面板技术，早在 1962 年就出现了，中间隔了甚至快半个世纪。

相比于后来的各种高分子复合材料，康宁的大猩猩玻璃确实算不上什么领先的技术，它成本高重量重，在按键手机时代无人问津，直到 iPhone 的出现。

同样的，前几年人们在评判增程技术路线的时候，特别是理想 ONE 刚出现的那段时间，增程往往也会被打上「落后」的标签，因为从历史上讲，增程技术的雏形在一个世纪前就出现了，从结构上讲，发动机不直接作为动力输出而是为电机提供电力的形式听起来也槽点满满，再从愿景上说，环保是新能源汽车的历史使命之一，燃烧化石燃料让使命不够纯粹。

到了 2025 年，增程已经变成了几乎所有新能源品牌提振销量，迎合市场的必选路径，因为经过多年的市场教育，能电能油续航长的增程，经历了「落后技术，过渡技术和必选路径」的认知转变。

当然，几年前被认为更先进的纯电技术路线，出现的时间就更早了，比内燃机汽车还早。

聊了这么多，其实只为说明一个问题，看起来落后的技术，并不一定就会造就落后的产品，所谓落后技术造就良好产品的例子比比皆是。

机械键盘技术出现远远早于薄膜键盘，甚至一度因为成本因素几乎绝迹于市场，但如今却因为能带来更好的体验和使用寿命更受欢迎。

任天堂 Switch 发布时候的护航游戏《塞尔达传说：荒野之息》从画面技术上落后许多竞品平台的大型 3D 游戏，但并不妨碍它的极高口碑。

当然，理想和李想如今也不需要再为增程技术路线辩解什么了，毕竟各家新能源品牌都布局增程之后，汽车媒体圈的大儒们自然也会为增程辩经。

在理想 AI Talk 第二季上，理想创始人和 CEO 李想聊增程的地方极少，但却有特别的含义，一处是理想表示愿意为行业解决问题做贡献，做增程是为了解决电池成本高充电难的问题，做 5C 充电是为了解决电池充电慢等待久的问题，开源操作系统，是为了解决行业车控和智控系统系统差，开发慢，芯片匹配周期长的问题。

另外一处是李想表示理想辅助驾驶的原创性超过了增程，在里面投入的工作量更多。

在理想已经推出了 MEGA，并且纯电池车型 i8 即将发布的时间点，理想内部想必也不会再去理会增程或纯电这种无聊的路线之争。比如说，这一次理想 L8 和 L7 智能焕新版的 Max 车车型电池容量也升级为 52.3kWh，这已经比不少入门纯电车型的电池容量还要大了。

而行业趋势也是如此，因为增程汽车的使用场景已经纯电化了，所以高端增程汽车的大电池趋势非常明显，油箱主要起一个心理安慰的作用，毕竟用电成本远远小于烧油成本，「增程剂」还是太贵了。

而从理想的角度来看，自从去年李想宣布理想不是一家汽车企业，而是一家 AI 企业，AI 对于理想意味着未来的全部之后，我们也真的不必纠结带着理想车主驶向终点的是汽油和电力，而更应该思考，理想的汽车如何带领理想的车主和乘客驶向终点。

理想可以考虑得远一点

我们在 4 月写过《三排六座混动大 SUV，2025 年中国汽车市场的「版本答案」》，里面提到，国产汽车品牌大概经历了「摸着丰田大众过河」，到「摸着特斯拉过河」，现在差不多是「摸着理想和华为过河，同时也要摸一把小米和路虎甚至是劳斯莱斯」。

问界 M9、理想 L789 成为了过去两年时间里，中国汽车市场里兼具了「价格上探，定位拔高，智驾和智能并重，自己定义了品类，还能赚钱」多重要素的产品。

于是乎，我们看到了一大波三排六座混动大 SUV 出现在 2025 年：腾势 N9，领克 900，极氪 9X，小鹏 G01，深蓝 S09，昊铂 HL，吉利银河星舰 9，还有预计在年底发布的小米增程 SUV。

还有就是问界 M8，以及理想自己的 L8 和 L9 智能焕新版。

可以说，在理想 ONE 还有初代 L8 和 L9 的出现的时候，它们在市面上的竞争者寥寥无几，基本上都是燃油旗舰 SUV，动辄大几十万上百万的宝马 X7 或者奔驰 GLS 这些。

但是到了 2025 年，理想自己的 L8 和 L9 亲手打开的市场，涌入了巨量的竞争对手，并且各个来者不善，问界 M8 目前大定超过了 7 万，领克 900 上市一小时后大定就超过了1 万……

理想这一次的 L 系列焕新版发布，是对竞争的一种回应，也和前一天的 AI Talk 一道，表示理想可以考虑得远一点。毕竟在这一波造车新势力里，理想的财务状况是最健康的，相比于那些还在复读或者还在 ICU 的品牌，理想是竞争对手眼中已经保研硕博连读，或者在 KTV 里随意炫果盘的厂商了。

冰箱彩电大沙发的产品哲学，也和「增程」一起，从奇技淫巧，变成了以「用户需求为中心」。

彩电层面，L9 焕新版更新到了 3K 分辨率 21.4 英寸后舱娱乐屏，相比于 2024 款 L9 的后舱娱乐屏显示面积大了约 86%。

沙发（驾乘体验）层面的更新更为显著，首先是新增的 3 种模式 18 点热石揉捏按摩座椅，是行业里点位最多的座椅按摩；更重要的就是悬架的提升，L7 和 L8 焕新版全系标配魔毯双腔空悬，运动魔毯悬架提升弹簧刚度, 刚度提升 30%，舒适魔毯悬架降低弹簧刚度, 刚度下降 6%，在不同路况和驾驶需求下，运动的更运动，舒适的更舒适。

L9 全系搭载行业最前沿的双腔双阀魔毯空气悬架，这是中国品牌首次在量产车型上标配双腔双阀空气悬架。具体的驾乘感受上，起步抬头和刹车点头能被更有效的抑制，车身更稳；转弯时的侧倾更小，车身更稳；飞坡时上下起伏更小，车身也更平稳。另外，采用双腔双阀魔毯空气悬架的理想 L9，麋鹿测试时速 80.34 公里，这个成绩在全尺寸 SUV 中表现相当优秀。

用更大的电池，更好的屏幕和座舱系统，更优秀的悬架系统，来延续「增程+冰箱彩电大沙发」的产品逻辑是一种必然，加量不加价也在预期之内。

真正证明理想可以考虑远一点的，是辅助驾驶软硬件的升级。毕竟 2025 年中国汽车市场的「版本答案」，理想在 2022 年就给出了，那么 2025 年这个时间点，理想考虑的，会不会后面中国汽车市场某一个时间点的版本答案呢？

在 L 系列的 Max 和 Ultra 车型上用上了行业里第一批的 700 TOPS 算力 NVIDIA DRIVE Thor-U 芯片，全系升级到 ATL 全天候激光雷达，以及承诺今年下半年为 AD Max 平台带来 VLA 司机大模型方案，意味着理想从 2023 年年底到 2025 年下半年，即将完成辅助驾驶的三次技术更迭。

这种辅助驾驶的技术迭代速度，呼应了李想对于理想 AI 企业的自我定位，一家公司把核心资源投入在哪里，哪里进步最快，决定了这家公司的性质。

李想在 AI Talk 里说：

因为这些东西（VLA 司机大模型落地和建立司机 AI Agent）我们前面没有任何人走过这条路。DeepSeek 也没走过这条路，然后 OpenAI 也没有走过这条路，谷歌、Waymo 也没有走过这条路。我们其实走的是一个无人区。

企业的愿景和战略，也决定了产品的形态，也解释了为什么这一次 L 系列焕新版新闻稿里，理想定义的三个最重要的信息分别是辅助驾驶芯片升级，新一代 VLA 司机大模型落地，以及全系标配 ATL 全天候激光雷达和 AD Pro 主动安全能力看齐 AD Max。

这些是理想步入 AI 技术无人区的探索工具。

自 AI Talk 第二季详解了 VLA 司机大模型和次日 L 系列焕新版发布之后，理想股价涨幅已经超过了 10%，这可以认作是资本市场对理想战略和产品的认可。

开源的，前沿的，「落后」的，都是产品需要的

虽然特斯拉、理想和小鹏都不太愿意承认自己是一家汽车企业，但我们还是按照大众约定俗成的观点，统称主要营收来源为汽车的企业为汽车企业。

在这么多的汽车企业里，理想的愿景「创造移动的家，创造幸福的家」可以说是最具体而微小的，毕竟其他家的愿景基本都是改变世界，或者创造未来。

但愿景具体而微小，并不意味着难度小，或者任务简单。

比如说，上海车展期间，理想展出并宣布上市的 MEGA Home，非常取巧地平衡了空间，座椅数量，旋转座椅需求和中央大桌板的需求与矛盾。

这当然是工程能力的体现，更是产品能力的体现，实际上，汽车行业是一个并不缺工程能力，但优秀产品思维稀缺的行业，这也是为什么李想多年前在接受晚点 LatePost 采访时说：

很多人都认为自己会做产品，但我认为汽车这行业会做产品的人寥寥无几，大部分企业做产品最大的问题是懒惰，思考上的懒惰，系统上的懒惰，行为上的懒惰。

很多企业会做七座车，很多企业会做旋转座椅，一些企业也能在车里塞进个桌子，但在一个七座 MPV 里这么做的，只有理想。

当然，优秀的产品能力，很容易在舆论上被归结为走捷径或者投机取巧，现在理想押注的 VLA 司机大模型，理解成本更高，但理解之后，便可以更懂这家公司，以及这家公司小愿景背后的大愿景。

在 AI Talk 上，李想用了一个非常巧妙的比喻来解释什么是 VLA 司机大模型，以及理想辅助驾驶的进化：

基于规则算法和高精地图的辅助驾驶技术，类似蚂蚁的行动和完成任务的方式，相当于昆虫动物智能。

 

现阶段端到端阶段通过大模型学习人类驾驶行为（类似马戏团的动物），对物理世界的理解并不充分，需要配合视觉语言 VLM 模型，很难解决从未遇到过或特别复杂的问题，相当于哺乳动物的智能。

 

VLA 司机大模型阶段可实现类似人类观察世界的方式，利用 3D 视觉和 2D 的组合构建更真实的物理世界，拥有自己的脑系统，语言和思维链系统，类似于人类智能。

虽然解释起来很形象，但其技术难度，和研发投入需求，则是数百亿级别的。

理想解释技术的能力，很可能源于其产品能力，无论是通过昆虫，哺乳动物和人类的三级别智能水平来解释 VLA 司机大模型的能力，还是去年通过「快思考和慢思考」来解释端到端加 VLM 模型的辅助驾驶技术，都是一种降低理解门槛，凸显技术和产品价值的沟通技巧。

这种「沟通技巧」也存在于产品之中，比如李想就说，VLA 司机大模型做完不是结束（实际上，很多企业会在这一步就结束了），还需要一个司机 AI Agent 用来用户和这个辅助驾驶进行交互，以自然语言的形式，分短指令和长指令分级处理。

有意思的是，VLA 司机大模型当中需要一个大语言模型（也就是 VLA 当中的 L 部分），理想内部已经在进行自研，预计今年 9 月份交付，但恰好年初 DeepSeek V3 和 R1 面世和开源，引发行业巨大震动。

此时理想发现，理想自研大语言模型不会比 DeepSeek 更强，于是索性切换到 DeepSeek 开源模型，放弃了自研的执念，获得了 VLA 司机大模型的整体加速。

技术最优未必产品最优，产品的系统性决定了对于具体产品来说，没有最先进的技术，只有最适合的技术，所以具体到这一次的 L 系列焕新版来说，依旧还是「落后」的增程，但电池整体更大了；VLA 司机大模型业界独有行业领先，但里面有个谁都能用的 DeekSeek V3&R1 开源大模型……

这些矛盾吗？

其实不矛盾。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

今年 3 月，英伟达 2025 春季 GTC 大会，理想汽车自动驾驶技术研发负责人贾鹏在台上介绍了他们的最新成果：MindVLA 大模型。

这是一个拥有 22 亿参数的视觉-语言-动作（Vision-Language-Action Model，VLA）模型，贾鹏进一步介绍称，他们已经成功将该模型部署于车端。在理想看来，VLA 模型是解决 AI 与物理世界交互难题最有效的方法。

在过去的一年里，端到端架构成为智能驾驶领域的技术热点，推动车企从传统的分模块规则设计转向一体化系统。曾凭借规则算法领先的车企面临转型阵痛，而后发者则抓住了弯道超车的机会。

理想便是其中的代表。

理想去年在智能驾驶上的进步可谓飞快，7 月份就率先实现了全国无图 NOA（导航辅助驾驶），还推出了独特的「端到端（快系统）+VLM（慢系统）」架构，受到行业广泛关注。

今晚，随着理想 AI Talk 第二季进行，我们对李想口中的「人工智能公司」有了更深的了解。

是「司机大模型」，也是你的司机

理想汽车 CEO 李想第一次提到 VLA，是在去年 12 月的与腾讯新闻科技主笔张小珺对谈的 AI Talk 第一季上。当时他说：

我们在做的理想同学和自动驾驶，按照行业的标准其实是分割开的，处于早期阶段。我们做的 Mind GPT，其实是大语言模型；我们在做的自动驾驶，我们自己内部叫行为智能，但是像李飞飞（斯坦福终身教授、前 Google 首席科学家）的定义，叫空间智能。只有你真正大规模去做的时候，你才知道，这两个之间，有一天一定会连在一起，我们自己内部叫 VLA（Vision Language Action Model，视觉语言行动模型）。

李想认为，基座模型到一定时刻一定会变成 VLA。原因在于，语言模型只能通过语言和认知去理解三维的世界，这是显然不够的。「它需要真正向量的，用 Diffusion（扩散模型）的方式，用生成的方式（去认识世界）」。

可以说，VLA 的诞生，既是对语言智能和空间智能深度结合的一次大胆尝试，也是理想汽车对「智能汽车」概念的一次重新诠释。

李想在今晚的 AI Talk 中进一步定义：「VLA 是一个司机大模型，像人类的司机一样去工作。」它不仅是一项技术，更是一个能与用户自然沟通、自主决策的智能伙伴。

那么，VLA 究竟是什么？核心其实非常直白：通过整合视觉感知、自然语言理解和动作生成能力，让车辆变成一个能与人沟通、能自己做决定的「司机 Agent」。

想象一下，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意思，还会调整速度，甚至选择一条更平稳的路线。这种自然流畅的交互，正是 VLA 想要实现的。李想透露，所有的短指令，都有由车端直接处理，复杂指令则交由云端 32 亿参数模型解析，确保高效与智能兼得。

实现这样的目标并不容易。VLA 的特别之处在于，它把视觉、语言和动作三个维度打通了。用户的一个简单指令背后，可能涉及到对周围环境的实时感知、对语言意图的精准理解，以及对驾驶行为的快速调整，三者缺一不可。

而 VLA 的厉害之处就在于，它能让这三者无缝协作。

从愿景到现实，VLA 的研发是一片无人区。李想坦言：「视觉和动作数据的获取最为困难，没有公司能替代。」

要理解 VLA 的技术底色，还得看看理想汽车在智能驾驶上的演进脉络。

李想表示，早期的系统是「昆虫级别」智能，仅有百万参数，靠规则和高精地图驱动，遇到复杂路况就束手无策。后来，端到端架构和视觉-语言模型让技术跃升至「哺乳动物级别」，摆脱地图依赖，全国无图 NOA 成为现实。

实际上，这一步已经让理想汽车走在了行业前列，但他们显然不满足于此。在李想看来，VLA 的出现，标志着理想汽车的智能驾驶技术迈入了「人类智能」的新阶段。

相比之前的系统，VLA 不仅能感知 3D 物理世界，还能进行逻辑推理，甚至生成接近人类水平的驾驶行为。

举个简单的例子，假设你在一条拥堵的街道上说「找个地方掉头」，VLA 不会机械地执行指令，而是会综合路况、车流和交通规则，找到一个最合理的时间和位置完成掉头。

李想表示，VLA 能通过生成数据快速适应新场景，哪怕初次遇到复杂修路，三天内也能优化应对。这种灵活性和判断力，正是 VLA 的核心优势。

理想的老师，是 DeepSeek

支撑 VLA 的，是理想汽车自研的一套复杂而精妙的技术体系。这套体系让汽车不仅能「看懂」世界，还能像人类司机一样思考和行动。

首先是 3D 高斯表征技术，即用很多个「高斯点」来拼出一个 3D 物体，每个点都含有自己的位置、颜色和大小等信息。这项技术通过自监督学习，利用海量真实数据训练出一个强大的 3D 空间理解模型。有了它，VLA 就能像人一样「看懂」周围的世界，知道哪里是障碍物，哪里是可通行区域。

接着是混合专家架构（MoE），该架构由专家网络、门控网络和组合器组成。当模型参数超过千亿级别时，传统方法会让所有神经元参与每个计算，比较浪费资源，MoE 架构中的门控网络会根据任务的不同调用不同的专家，保证激活参数不会大幅增加。

聊到这里，李想还顺带夸了一下 DeepSeek：

DeepSeek 运用了人类的最佳实践…… 他们在做 DeepSeek V3 的时候，其实 V3 也是一个 MoE 的，671B 的一个模型。我觉得 MoE 是个非常好的架构。它相当于把一堆专家组合在一起，然后每一个是一个专家能力。

最后，理想为 VLA 引入了稀疏注意力机制（Sparse Attention） ，说人话就是 VLA 会自动调整关键区域的注意力权重，从而提升端侧的推理效率。

李想表示，在这个新的基座模型训练过程中，理想的工程师们花了很多时间去找到最佳的数据配比，融入了大量 3D 数据和自动驾驶相关的图文数据，并减少了文史类数据的比例。

从感知到决策，VLA 借鉴了人类思维的快慢结合模式。它既能快速输出简单的动作决策，比如紧急避让，也能通过短思维链进行「慢思考」，应对更复杂的场景，比如临时规划一条绕开施工区域的路线。为了进一步提升实时性，VLA 还引入了投机推理和并行解码技术，充分利用车端芯片的算力，确保决策过程快而不乱。

在生成驾驶行为时，VLA 用到了 Diffusion 模型和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。Diffusion 模型负责生成优化的驾驶轨迹，而 RLHF 则让这些轨迹更贴近人类习惯，既安全又舒适。比如，VLA 会在转弯时自动减速，或者在并线时留出足够的安全距离，这些细节都体现了对人类驾驶行为的深度学习。

世界模型是另一关键技术，理想通过场景重建和生成，为强化学习提供了高质量的虚拟环境。李想透露，世界模型将验证成本从每万公里 17-18 万元降至 4000 元。它让 VLA 在模拟中不断优化，应对复杂场景如履平地。

说到训练，VLA 的成长过程也颇有章法。整个流程分为三个阶段：预训练、后训练和强化学习。「预训练像学习知识，后训练像驾校学车，强化学习像社会实践。」李想说。

预训练阶段，理想汽车为 VLA 打造了一个视觉-语言基座模型，塞进了丰富的 3D 视觉数据、2D 高清影像和驾驶相关的语料，让它先学会「看」和「听」；后训练加入动作模块，生成 4-8 秒驾驶轨迹，模型从 32 亿参数扩大到 40 亿。

强化学习分为两步：先用 RLHF 对齐人类习惯，分析接管数据，确保安全舒适；再用纯强化学习优化，基于 G 值（舒适性）、碰撞和交通规则反馈，让 VLA「开得比人类更好」。李想提到，这一阶段在世界模型中完成，模拟真实交通场景，效率远超传统验证。

这样的训练方式，既保证了技术上的先进性，也让 VLA 在实际应用中足够可靠。

李想坦言，VLA 的成功离不开行业标杆的启发。DeepSeek 的 MoE 架构不仅提升了训练效率，还为理想提供了宝贵经验。他感慨：「我们站在巨人的肩膀上，加速了 VLA 的研发。」这种开放学习的态度，让理想在无人区中走得更远。

从「信息工具」到「生产工具」

当下，AI 行业正经历一场从「信息工具」到「生产工具」的深刻变革。随着大模型技术的成熟，AI 不再局限于处理数据和提供建议，而是开始具备自主决策和执行任务的能力。

李想在 AI Talk 第二季中提出，AI 可分为信息工具（如搜索）、辅助工具（如语音导航）和生产工具。他强调：「人工智能变成生产工具，才是真正爆发的时刻。」随着大模型技术成熟，AI 不再局限于处理数据，而是开始具备自主决策和执行任务的能力。

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

理想汽车的 VLA 模型正是这一趋势的生动实践。它通过整合视觉、语言和动作智能，将汽车打造成一个能够自主驾驶、与用户自然交互的智能体，完美诠释了「具身智能」的核心理念。

只要人类会雇佣专业司机，人工智能就能成为生产工具。当 AI 成为生产工具时，人工智能才会真正爆发。

李想的这段话，点明了 VLA 的核心价值——它不再是简单的辅助工具，而是能够独立执行任务、承担责任的「司机 Agent」。这种转变，不仅提升了汽车的实用价值，也为 AI 在其他领域的应用打开了想象空间。

李想对 AI 的思考，总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。」这句话精准概括了理想汽车的技术路径——

从早期的规则驱动，到端到端的突破，再到如今 VLA 的「人类智能」水平。这种进化思维，不仅让 VLA 在技术上更具可行性，也为行业提供了可借鉴的范式。相比一些一味追求颠覆的尝试，理想的务实路径或许更适合复杂的中国市场。

从技术到信念，理想的 AI 探索并非坦途。李想坦言：「我们在 AI 领域经历了很多挑战，就像黎明前的黑暗，但我们相信，坚持下去就会看到光。」VLA 的研发面临算力瓶颈、数据伦理等难题，但理想通过自研基座模型和世界模型，逐步迎来了属于他们的技术曙光。

李想在采访中还提到，VLA 的成功离不开中国 AI 的崛起。

他表示，DeepSeek、通义千问等模型的出现让中国 AI 水平迅速接近美国。其中，DeepSeek 所秉持的开源精神尤为令人振奋，它直接直接促使理想开源星环 OS。李想称：「这不是出于公司战略考量，DeepSeek 给我们那么大帮助，我们应该为社会贡献点什么。」

在追求技术突破的同时，理想汽车并未忽视 AI 技术的安全性和伦理问题。VLA 引入的「超级对齐」技术，通过基于人类反馈的强化学习（RLHF），让模型的行为更贴近人类习惯。数据显示，VLA 的应用使高速 MPI（平均干预里程）从 240km 提升至 300km。

更重要的是，理想汽车强调打造「有人类价值观的 AI」，将道德和信任视为技术发展的基石。从更宏观的视角看，VLA 的意义还在于，它重新定义了车企这一角色。

过去，汽车是工业时代的交通工具；如今，它正在演变为人工智能时代的「空间机器人」。李想在 AI Talk 中提到：「理想以前走的是汽车的无人区，以后走的是人工智能的无人区。」理想的这种转变，为汽车行业的商业模式带来了新的想象空间。

当然，VLA 的发展并非没有挑战。算力的持续投入、数据伦理以及消费者对自动驾驶的信任建立，都是理想汽车需要面对的课题。此外，AI 行业的竞争日趋激烈，国内外巨头如特斯拉、Waymo 和 OpenAI 都在加速布局多模态模型，理想需要在技术迭代和市场推广上保持领先。「我们没有捷径，只能深耕。」李想说。

毫无疑问，VLA 的落地将是关键节点。

理想汽车计划在 2025 年 7 月与纯电 SUV 理想 i8 同步发布 VLA，并在 2026 年实现量产。这不仅是对技术的一次全面检验，更是市场的一块重要试金石。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博