2025年廣州國際車展，理想汽車展示了一項(xiàng)新功能——VLA充電。

視頻中，一輛理想i6緩緩駛?cè)氤湔�，在無需人工干預(yù)的情況下，自主尋找空閑充電樁，地鎖自動(dòng)降下，車輛精準(zhǔn)泊入。

充電結(jié)束后，它自主駛離并通過免密支付完成繳費(fèi)。

看上去有點(diǎn)科幻，未來卻會(huì)成為理想車主的日常體驗(yàn)。

按照規(guī)劃，該功能將于2026年1月覆蓋全國1400多座理想超充站，2月擴(kuò)展到2400座，3月達(dá)到2900座。

理想汽車并非首個(gè)嘗試自動(dòng)泊車充電的企業(yè)，但卻是首個(gè)實(shí)現(xiàn)從城市道路到超充站完整場景覆蓋的車企，真正打通了充電的"最后100米"，無需在復(fù)雜的停車場中尋找空閑樁位，再小心翼翼完成泊車。

這背后，是理想汽車"車、樁、站、云"體系化能力的集中體現(xiàn)。VLA司機(jī)大模型將空間理解能力從道路駕駛拓展到充電場景，實(shí)現(xiàn)了真正的場景打通。

從模仿到理解：VLA重構(gòu)輔助駕駛底層邏輯

當(dāng)前，輔助駕駛已成一場既要、又要的極限挑戰(zhàn)。

它既要應(yīng)對中國極其復(fù)雜的道路環(huán)境，又要滿足用戶對安全與舒適性的雙重期待；既要實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化，又必須確保在任何場景下都能做出符合人類直覺的決策；既要快速迭代技術(shù)，又要保證百萬級車隊(duì)的穩(wěn)定可靠。

在這場技術(shù)長跑中，理想汽車沒有選擇最簡單的模仿學(xué)習(xí)路徑，而是堅(jiān)持投入研發(fā)更難但更本質(zhì)的VLA技術(shù)。

這條道路注定充滿挑戰(zhàn)，卻也是目前最接近人類駕駛本質(zhì)的正確選擇。

傳統(tǒng)輔助駕駛系統(tǒng)主要依賴"規(guī)則算法"，工程師需要為每一種可能的駕駛場景編寫特定規(guī)則。這種方式在面對復(fù)雜多變的真實(shí)道路時(shí)顯得力不從心，尤其難以處理長尾場景。

隨著AI技術(shù)發(fā)展，"端到端+VLM（視覺語言模型）"架構(gòu)成為新選擇，它通過模仿人類駕駛行為來學(xué)習(xí)駕駛技能。

然而，理想汽車發(fā)現(xiàn)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后，端到端模型的性能提升開始放緩。

更關(guān)鍵的是，這種"模仿學(xué)習(xí)"方式存在先天缺陷：它能學(xué)會(huì)人類的駕駛動(dòng)作，卻不理解物理世界的運(yùn)行規(guī)則，導(dǎo)致在某些場景下做出違反常理的行為，或缺乏深度思考能力，無法像人類司機(jī)那樣根據(jù)場景做出預(yù)防性判斷。

"端到端模型像猴子開車，它能夠?qū)W習(xí)人類行為，但并不理解物理世界。"理想汽車創(chuàng)始人李想曾如此評價(jià)。

正是看到這一局限，理想汽車率先將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入輔助駕駛領(lǐng)域，于今年8月推出全球首個(gè)VLA司機(jī)大模型，掀起了一場從模仿駕駛到理解駕駛的認(rèn)知變革。9月，該技術(shù)全量推送至所有AD Max車型。

VLA不是技術(shù)名詞的簡單堆砌，而是三個(gè)核心能力的深度融合：

"V"(空間智能)賦予模型對空間的理解能力，包括遠(yuǎn)距空間感知和全局語義理解。

"L"(語言智能)讓模型能用語言生成對空間的理解，通過思維鏈生成決策，并能聽懂人類語言指令。

"A"(行為策略)則根據(jù)場景描述推理并生成最終駕駛行為，使用Diffusion擴(kuò)散模型規(guī)劃軌跡，讓車輛能完成更多復(fù)雜的駕駛動(dòng)作。

與行業(yè)主流的"端到端"方案相比，VLA的獨(dú)特之處在于其"思考能力"。

它能夠像人類駕駛員一樣，面對復(fù)雜場景時(shí)進(jìn)行因果推理、權(quán)衡利弊、預(yù)測后果。

當(dāng)遇到修路臨時(shí)改道時(shí)，VLA不僅識別路障，還會(huì)評估每條可選路徑的安全性、舒適性和效率，最終做出最優(yōu)決策。

這一技術(shù)突破的意義，遠(yuǎn)超單一功能的提升，它是智能駕駛從"工具"向"伙伴"轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一步。

用戶不再是系統(tǒng)的監(jiān)護(hù)者，而是可以真正信任這一技術(shù)，在長途駕駛中獲得充分休息，在復(fù)雜路況中減輕精神壓力。

數(shù)據(jù)顯示，自2025年8月VLA發(fā)布，9月推送至所有AD Max車型以來，系統(tǒng)已累計(jì)行駛超過3.12億公里，里程滲透率提高2.2倍，每日活躍度提升3倍。

這意味著，理想輔助駕駛已經(jīng)真正成為用戶生活的一部分。

VLA的"思考能力"不僅停留在理論層面，更在海量真實(shí)場景中得到驗(yàn)證，為下一步技術(shù)落地奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

體系化驗(yàn)證：從充電場景到全方位安全

廣州車展上展示的VLA充電功能，正是這種"思考能力"的最佳證明。

當(dāng)用戶選擇理想超充站作為目的地，VLA能自主完成從駛?cè)氲匠潆娡瓿傻娜鞒蹋涸贫苏{(diào)度系統(tǒng)自動(dòng)分配空閑樁位；車輛接近時(shí)，地鎖自動(dòng)降下；完成自主泊車充電后，車輛能自主駛離并通過免密支付完成繳費(fèi)。

這一功能并非孤立存在，而是理想技術(shù)體系的有機(jī)組成部分。

理想i8發(fā)布會(huì)上，首次亮相的防御性AES自動(dòng)緊急轉(zhuǎn)向功能，也即將向AD Max用戶全量推送。

傳統(tǒng)AEB只能應(yīng)對車輛主動(dòng)碰撞前方障礙物的風(fēng)險(xiǎn)，而理想汽車的防御性AES可規(guī)避來自正前、正后、側(cè)前、側(cè)后全方位風(fēng)險(xiǎn)。

演示視頻中，一輛理想i6在正常行駛時(shí)，系統(tǒng)識別到前方和左側(cè)有車，后方車輛快速接近且無減速跡象，提前觸發(fā)防御策略：通過聲音提醒駕駛員，同時(shí)車輛加速向右變道，成功避免追尾事故。

截至2025年11月20日，理想汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)，已累計(jì)幫助用戶避免潛在碰撞事故1131萬次，避免極端烈性事故超1.4萬次，夜間主動(dòng)避險(xiǎn)208萬次。

更重要的是，VLA通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，正在六大維度帶來全面提升：選對路、速度對、舒適度好、安心感強(qiáng)、可溝通、高效率。

在復(fù)雜紅綠燈路口、鄉(xiāng)間小路、臨時(shí)改道和施工路段等傳統(tǒng)輔助駕駛難以應(yīng)對的場景中，VLA將表現(xiàn)得越來越像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)般絲滑通行。

理想汽車技術(shù)團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)，到2025年底至2026年初，VLA將展現(xiàn)出更多突破性能力，讓用戶真正感受到"這輛車真的活了"。

長期主義：輔助駕駛的終局之戰(zhàn)

信息高度透明的今天，用戶會(huì)用日常體驗(yàn)作為標(biāo)尺，去衡量每一項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際價(jià)值。任何技術(shù)的華而不實(shí)，都可能導(dǎo)致他們用腳投票。

這種全方位的極致要求，使得車企在技術(shù)路線選擇上必須追求真實(shí)有效，不能有絲毫取巧。

輔助駕駛的終局之戰(zhàn)，本質(zhì)是一場考驗(yàn)品牌技術(shù)定力與長期主義的價(jià)值競賽。

它不是靠短期營銷贏得的流量戰(zhàn)場，而是需要十年磨一劍、用扎實(shí)技術(shù)積累與用戶口碑才能站穩(wěn)腳跟的價(jià)值市場。

在這場技術(shù)革命中，理想選擇了一條少有人走的路：不是簡單模仿人類駕駛，而是讓AI真正理解駕駛；不是追求單項(xiàng)技術(shù)突破，而是構(gòu)建車、樁、站、云的體系化能力；不是依賴短期數(shù)據(jù)積累，而是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓模型持續(xù)進(jìn)化。

當(dāng)許多車企還在為L2+還是L3爭論不休時(shí)，理想已將目光投向更遠(yuǎn)的未來。

VLA技術(shù)的潛力遠(yuǎn)不止于行車和充電，它將重塑人與車的關(guān)系，讓汽車從單純交通工具，轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲斫庥脩粜枨蟮闹悄芑锇椤?/p>

在這場輔助駕駛的終局之戰(zhàn)中，理想汽車選擇了最難的路，卻也是目前最正確的第一條路。