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理想公布VLA進(jìn)展:9月10日全量推送

本文作者: 王瑞昊   2025-09-05 16:02
導(dǎo)語(yǔ):理想汽車預(yù)計(jì)到2026年,VLA大模型的MPI(接管里程)將提升至1000公里以上。

理想公布VLA進(jìn)展:9月10日全量推送

2025年8月29日,理想汽車攜理想i8、理想MEGA及L系列車型亮相2025年成都國(guó)際汽車展覽會(huì),宣布VLA司機(jī)大模型將于9月10日全量推送,并同步開啟全國(guó)門店試駕。該大模型已于8月20日隨理想i8同步交付用戶,成為理想汽車在智能駕駛領(lǐng)域的重要進(jìn)展。

理想汽車自動(dòng)駕駛研發(fā)高級(jí)副總裁郎咸朋介紹,VLA由視覺(Vision)、語(yǔ)言(Language)、行為(Action)三個(gè)部分組成,能夠通過邏輯推理學(xué)習(xí)駕駛規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解和決策。這一架構(gòu)被視為理想汽車從端到端+VLM模仿學(xué)習(xí)邁向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要一步。

自8月20日交付以來(lái),首批理想i8用戶已在長(zhǎng)途及日常場(chǎng)景中使用VLA大模型完成測(cè)試:?jiǎn)稳兆铋L(zhǎng)行駛里程超過770公里,單次最長(zhǎng)行駛里程超過420公里。與此前的輔助駕駛相比,VLA帶動(dòng)了使用率的大幅提升:輔助駕駛每日使用率提升約3倍,累計(jì)里程滲透率提升約2.2倍,泊車每日使用率提升約2.1倍。

理想汽車自2021年開始全棧自研輔助駕駛技術(shù),經(jīng)歷了從規(guī)則算法的人工時(shí)代到模仿學(xué)習(xí)的端到端+VLM,再到強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的VLA模型的演進(jìn)。截至2025年8月29日,理想用戶輔助駕駛總里程已達(dá)到49億公里,較去年同期增加27億公里。

在端到端+VLM階段,理想汽車通過大規(guī)模視頻片段(Clips)訓(xùn)練,7個(gè)月內(nèi)接管里程(MPI)由12公里提升至130公里,實(shí)現(xiàn)了約10倍的性能增長(zhǎng)。但在數(shù)據(jù)量擴(kuò)展至1000萬(wàn)Clips后,模型性能提升趨緩。理想通過“超級(jí)對(duì)齊”方法引入生成數(shù)據(jù)和規(guī)則干預(yù),以解決模仿學(xué)習(xí)在邏輯推理和預(yù)防性判斷方面的不足。

VLA大模型基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu),結(jié)合世界模型生成的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。世界模型能夠?qū)?fù)雜駕駛場(chǎng)景進(jìn)行三維重建與生成,既可復(fù)現(xiàn)極端場(chǎng)景,也可創(chuàng)造新的測(cè)試環(huán)境,大幅縮短驗(yàn)證周期并降低測(cè)試成本。

在硬件方面,理想輔助駕駛平臺(tái)已完成三次迭代:從早期的地平線J3芯片,到雙Orin-X與J5,再到當(dāng)前的Thor-U與J6組合。算力方面,目前理想汽車總算力為13EFLOPS,其中3EFLOPS用于推理,10EFLOPS用于訓(xùn)練,支撐了VLA在仿真與強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高效訓(xùn)練。

在部署上,理想汽車完成了VLA模型在Thor-U與Orin-X平臺(tái)的跨平臺(tái)適配,并實(shí)現(xiàn)了INT4、FP8與INT8混合精度推理優(yōu)化。在Thor-U芯片上,模型推理算力可達(dá)700 TOPS,并具備進(jìn)一步擴(kuò)展空間。

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng))獲悉,理想汽車預(yù)計(jì)到2026年,VLA大模型的MPI(接管里程)將提升至1000公里以上。公司還計(jì)劃在明年推出自研芯片,并搭載于旗艦車型,進(jìn)一步推動(dòng)輔助駕駛的量產(chǎn)落地。

根據(jù)理想方面披露的數(shù)據(jù),目前理想輔助駕駛已覆蓋136萬(wàn)用戶,累計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)模超過12億公里,有效支撐了模型的迭代。生成數(shù)據(jù)在訓(xùn)練中的占比為10%,其余90%為真實(shí)采集數(shù)據(jù)。

郎咸朋在發(fā)布會(huì)上表示,理想汽車將繼續(xù)依托數(shù)據(jù)、算法、算力和工程落地能力,推進(jìn)智能駕駛研發(fā),并通過規(guī)?;桓秾?shí)現(xiàn)用戶層面的持續(xù)驗(yàn)證和迭代。


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