李想深度解析VLA模拟人类司机工作模式研究
摘要:
李想对VLA进行了深度解析，通过模拟人类司机的工作模式，旨在提高自动驾驶技术的智能化水平，通过深入研究人类驾驶习惯、感知环境和决策机制，VLA技术能够更好地适应复杂的交通环境，提高行车安全性与效率，这一解析对于自动驾驶技术的发展具有重要意义，有望推动智能交通系统的进步。
李想详细解释了VLA模型，该模型旨在模拟人类司机的行为和工作方式，VLA模型通过模拟人类的决策过程，实现了更加智能、高效的自动驾驶体验，该模型的应用将有望提高自动驾驶的安全性和可靠性，推动自动驾驶技术的进一步发展。
电脑知识网报道，在昨晚的理想AItalk第二集活动中，李想详细阐释了VLA（视觉语言行动模型）的概念。
我们定义的VLA，不仅仅是一个简单的模型，特别是在理想汽车的应用背景下，它更像是一个司机大模型，一个能够像人类司机那样进行操作的模型，这一模型并不是突然出现的产物,而是一个逐步进化的结果。
从2021年开始，我们经历了第一个阶段，这个阶段主要依赖于机器学习的感知与后方的规则算法相结合，这些规则算法包括规划、控制以及执行等，是分段式的，在这个阶段，它更像昆虫动物的智能，遵循既定的规则，并且还需要高精地图的辅助,就像蚂蚁完成任务的方式一样。
李想将这一阶段的VLA比作昆虫的智能行为，虽然遵循一定的规则，但仍有其局限性，随着技术的不断进步和模型的逐步优化，VLA将逐渐展现出更加高级、更加智能化的特性，我们期待着它未来能够像人类的司机那样,具备更加复杂和灵活的工作能力。
（配图：李想详解VLA：像人类的司机一样去工作的一个模型）
图片来源：https://www.richonlighting.com/zb_users/upload/2025/05/20250507210035174662283549321.png
