還在羨慕科幻電影裡“一句話指揮汽車”的黑科技？
理想汽車偷偷憋了個大招——能讓汽車像“老司機”一樣的黑科技，居然離我們已經這麼近了！
在今晚《AI Talk第二季》中，理想汽車創始人李想分享了中國AI領域的進步，介紹理想汽車在模型研發、VLA架構等工作，還談及創業經歷與個人成長思考等，乾貨非常多。
這其中，智慧輔助駕駛依舊是重頭戲，理想汽車從之前的VLM進化到VLA（視覺語言行動模型）階段，絕對是最大亮點，它能讓AI真正成為司機，自己找路、躲障礙、聽懂人隨口說出的話，直接從動物進化到人類。
聽著是不是很厲害？那麼閒話少說，咱們接著看重點！
距離上次AI Talk的130天裡，中國AI發展迅猛，像DeepSeek、千問等模型的出現，使中國在基座模型、推理模型及多模態等方面與美國差距顯著縮小，甚至達到同一水平線。
這些模型在預訓練、訓練和推理層面的高效工程改造，讓中國人工智慧領域信心倍增，智慧體領域的突破同樣令人驚喜。
儘管人工智慧發展向好，李想指出，當前人們多將AI作為資訊工具使用，但其仍然存在缺陷，資訊源失真、推理結果不準確等問題導致無效資訊增多。李想認為，AI應從資訊工具向輔助工具，最終向生產工具轉變。
當AI成為生產工具，能夠替代人類完成專業工作、產生有效生產力時，才是人工智慧真正爆發的時刻。
緊接著，李想談到了DeepSeek帶來的諸多啟發。在他看來，DeepSeek運用了人類的最佳實踐，其中，MoE（混合專家模型）架構尤為值得學習。
在構建能力時，應先搞研究，再搞研發，然後將能力表達出來並變成業務價值。例如，DeepSeek在V3模型的研發過程中展示了這一最佳實踐，從研究到研發再到能力表達和業務價值實現，各個環節都有明確的步驟。
理想汽車在端到端和VLM（視覺語言模型）以及VLA（視覺語言行動模型）的研發中也受益於這種研究為先的方法。
李想還談到，對DeepSeek創始人梁文鋒印象深刻，認為其自律且善於學習全球最佳實踐。DeepSeek的出現，對理想汽車加速做VLA是巨大的幫助，原本計劃於2025年9月完成的VLA語言模型部分，因直接採用DeepSeek的開源框架，研發進度提前了9個月。
作為回饋，理想汽車開源了自研的整車作業系統理想星環OS。
李想進一步解釋道，DeepSeek讓他覺得應該給對社會貢獻點什麼，不讓行業那麼卷，而開源星環OS“說白了純粹是感謝DeepSeek”。
儘管有DeepSeek等優秀模型，但理想汽車仍堅持做基座模型。
這是因為其業務需求具有獨特性，車上對話、多模態互動及VLA模型訓練，都需要特定領域的語義語料，如車領域、交通領域和家庭使用者領域等，這些資料和場景OpenAI和DeepSeek可給不了，所以理想只能自己擼袖子幹。
為此，理想汽車加大對基座模型團隊投入，訓練卡直接買了比原計劃多3倍，還針對不同應用場景開發了不同版本模型，如理想同學用的300B大模型，輔助駕駛裡VL部分的32B模型等。
李想將VLA模型視為汽車輔助駕駛領域的司機大模型，目標就是讓AI像老司機一樣幹活。
它經歷從規則演算法到端到端＋VLM，再邁到VLA，這是一個進化過程，第一階段是達到昆蟲動物的智慧；第二階段是實現哺乳動物的智慧；第三階段是像人類一樣真正去執行行動。
比起傳統方案，VLA在處理複雜路況和與人溝通等方面更有優勢。
理想展示了幾個VLA的關鍵應用場景：
高速路收費站，可以用語音控制走 ETC/人工
日常行駛在路上，用語音控制車輛左轉、右轉、掉頭、靠邊停車
停車場內車位被佔，可以漫遊找車位，同時也能聽懂直行、轉彎指令，最後甚至能聽懂「停在C3區域」這樣的指令
（C3其實只寫在了停車場牆上）
整體來看，VLA確實更接近於真人開車，能根據場景迅速思考作出判斷進而執行。
有了VLA，可能以後真不用請司機了！
回顧理想汽車十年，李想印象深刻的是理想ONE釋出展示和理想L9推出，目前至少有五個企業在打造和理想L9相同的產品。這些不僅標誌著產品的成功，也體現了使用者的認可。
然而創業過程並非一帆風順，理想汽車曾遭遇黑公關，導致鉅額虧損。但李想認為這些挫折是成長的機會，促使公司彌補能力短板，實現後續增長。
李想認為，自己解決問題的思維方式多年未變，只是面對的問題和服務群體規模變大。他強調要關注人，接受自己的優點和不足，用成長替代改變，同時關注他人優點和成長。對於人性與AI的關係，他認為應保留所有人性，好壞特質相互依存。
回顧去年12月，理想汽車在“2024理想AITalk”活動上，推出了基於自研大模型MindGPT的智慧助手，進一步推動了智慧化程序的快速發展。從MindGPT智慧助手到如今VLA模型的深入研發，理想汽車在AI道路上不斷探索前進。
也許過不了多久，坐在理想汽車裡，就像有個專屬老司機一樣，想去哪就去哪，堵車、停車這些煩惱都能解決。大家期待嗎？
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