理想汽车发布VLA司机大模型，实现了从昆虫动物到人类智能的三级跃迁，该模型通过深度学习和人工智能技术的应用，实现了对驾驶行为的全面模拟和优化，提高了驾驶的安全性和智能化水平，这一技术的推出，标志着人工智能在自动驾驶领域取得了重要的进展，为未来的智能交通发展奠定了基础。
理想汽车于2025年5月7日举办了“理想AI Talk第二季——理想VLA（视觉语言行动模型）司机大模型，从动物进化到人类智能”的分享会，该系统被定位为交通领域的首个专业级AI生产工具。 理想汽车CEO李想围绕技术演进路径、模型训练逻辑以及AI面临的挑战等方面分享了他的见解，他指出，判断AI是否真正智能的关键在于其是否成为生产工具，只有当人工智能变成生产工具时，它才真正迎来爆发的时刻。
目前汽车市场上的L2、L2+组合驾驶辅助仍属于辅助工具阶段，而理想汽车的VLA系统则致力于让AI成为真正的“司机”，成为交通领域的专业生产工具，李想提出，人工智能的应用可分为信息工具、辅助工具和生产工具三大层级，多数AI技术仍停留在信息工具阶段，仅能作为参考；而VLA的目标是成为交通领域的生产工具，即能够独立完成驾驶任务，无需人类干预。
技术演进：跨越三个阶段
VLA司机大模型的研发并非一蹴而就,而是伴随理想汽车辅助驾驶技术的三次迭代逐步进化，从早期的依赖规则算法与高精地图的辅助驾驶系统，到具备环境感知与简单推理能力的端到端模型，再到整合了视觉语言模型的VLA系统，实现了从“昆虫动物智能”到“人类智能”的跨越，这一突破得益于理想汽车在顶级学术会议中发表的论文验证，形成了从理论到落地的技术闭环。
模拟人类学习：预训练到强化训练的闭环
VLA的训练体系模拟了人类驾驶技能的习得过程,通过预训练阶段，模型掌握了物理世界常识与交通规则；后训练阶段则通过动作编码数据赋予模型实时博弈能力，强化训练环节则聚焦于安全与舒适性的优化，确保驾驶行为符合交通规则和用户习惯，用户可以通过自然语言直接与VLA司机Agent交互，实现类人化的沟通体验。
解决AI黑盒难题：安全与透明的双重保障
除了提升专业能力,VLA司机大模型还需要解决安全性和模型黑盒的问题，理想汽车通过构建超级对齐团队和世界观仿真系统，确保了模型的安全性和可解释性，评价AI司机的标准涵盖了专业能力、职业素养和信任构建，而VLA在这三个方面均展现出超越人类司机的潜力。
技术跃迁与开源共享
理想汽车实现技术快速跃迁的背后,是深厚的研发实力和开源协作的精神，针对技术瓶颈，理想汽车自研了推理引擎和芯片协同架构；通过开源协作和自研操作系统的开源共享，推动了行业的技术共享和进步，CEO李想表示，大型企业核心竞争力源于深厚的研发实力和基本功的积累，而非短期技术红利，随着VLA司机大模型的落地和公开道路测试的启动，理想汽车将不断挑战成长的极限，这场从“工具”到“司机”的进化可能成为智能驾驶竞争规则重塑的起点。
