李想深度解析AI技术革新：从辅助到生产工具的突破

  在当今人工智能（AI）行业快速地发展的背景下，理想汽车董事长兼CEO李想近日在《理想AITalk第二季》中，深入探讨了AI技术的最新演进路径及其在交通领域的应用突破。作为行业内有代表性的创新者，李想强调，。这一观点不仅为AI技术的未来发展指明了方向，也彰显了理想汽车在深度学习与智能驾驶领域的技术领先优势。

  理想汽车在AI驱动的辅助驾驶技术方面不断深化，其核心技术架构经历了三个关键阶段：首先，从2021年起，依托规则算法和高精地图，构建了类似“昆虫动物智能”的基础辅助系统；其次，2023年推出端到端+视觉语言模型（VLM）辅助驾驶，借助开源VLM模型，接近“哺乳动物智能”；到2024年，理想汽车真正开始启动VLA（Vision-Language-ActionModel）司机大模型的研发，将AI推向“人类智能”的高度。

  VLA的技术原理是基于深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等前沿技术，通过预训练、后训练和强化训练三个环节，逐步实现从基础的视觉识别到复杂的动作决策。其预训练阶段，模型通过海量高清2D、3D视觉数据和交通相关的语料库，掌握交通世界的基本常识和环境理解能力。后训练阶段，加入实际驾驶动作（Action）数据，结合Chain of Thought（CoT）推理能力，赋予模型实时分析和决策能力。强化训练则通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）确保模型符合交通安全准则规范，贴合中国驾驶习惯，以此来实现“安全、舒适”的驾驶体验。

  理想汽车在VLA模型的训练中投入了超过100人的超级对齐团队，强调模型的职业素养和安全性，尤其关注模型的“黑盒”问题。通过结合重建和生成路径，建立了符合物理世界规律的世界模型，覆盖所有交通参与者与环境要素。这一创新不仅提升了模型在复杂交通场景中的博弈能力，也为未来的自主驾驶提供了坚实的技术基础。

  从市场角度看，理想汽车的VLA系统已逐步实现从辅助到生产的转变。相比传统的L2、L2+辅助驾驶阶段，VLA不仅具备自主感知、理解和决策能力，更能通过自然语言与用户进行深度交互，极大提升使用者真实的体验和信任感。其在行业中的优势，体现在深度学习模型的持续优化、真实世界仿真能力及安全性保障方面，彰显了企业在AI创新领域的技术领先地位。

  未来，随着AI技术的不断突破，行业专家普遍看好以理想汽车为代表的智能驾驶企业，将在深度学习算法优化、世界模型构建和人机交互等方面实现更大飞跃。根据最新行业报告，2025年全球无人驾驶市场规模预计将突破3000亿美元，AI驱动的生产工具将成为行业发展的核心动力。理想汽车的VLA技术正处于引领行业变革的前沿，展现出在深度学习、自然语言理解以及复杂环境适应能力方面的巨大潜力。

  业内权威指出，AI技术革新不仅带来驾驶效率的提升，更关系到交通安全、出行体验和行业生态的重塑。在技术不断演进的过程中，企业应持续投入研发，强化模型的职业性和安全性，同时积极应对黑盒难题，推动AI在交通等关键行业的深度应用。理想汽车的实践经验为行业提供了宝贵的借鉴，也预示着未来AI作为生产工具的时代马上就要来临。这不仅是技术的突破，更是行业结构和使用者真实的体验的深刻变革。