新华财经北京5月8日电（康耕甫） 近日，在理想汽车推出的《理想AI Talk第二季》中，公司董事长兼CEO李想分享了自己对于人工智能的最新思考，VLA司机大模型的作用、训练方法和挑战等。他认为，判断Agent（智能体）是否真正智能，关键在于它是否成为生产工具。只有当人工智能变成生产工具，才是其真正爆发的时刻。

　　李想将AI工具分为三个层级，分别是信息工具、辅助工具和生产工具。目前，大多数人将AI作为信息工具使用，但信息工具常伴随大量无效信息、无效结果和无效结论，仅具参考价值。成为辅助工具后，AI可以提升效率，例如现在的辅助驾驶，但仍需人类参与。未来，AI发展为生产工具后，将能独立完成专业任务，显著提升效率与质量。

　　VLA的实现是进化的过程

　　目前的L2、L2+组合驾驶辅助仍属于辅助工具阶段，而VLA（Vision-Language-Action Model，视觉语言行动模型）能够让AI真正成为司机，成为交通领域的专业生产工具。

　　VLA的实现不是一个突变的过程，是进化的过程，经历了三个阶段，对应了理想汽车辅助驾驶的三个阶段。第一阶段，理想汽车自2021年起自研依赖规则算法和高精地图的辅助驾驶，类似“昆虫动物智能”。第二阶段，理想汽车自2023年起研究，并于2024年正式推送的端到端+VLM（Vision Language Model，视觉语言模型）辅助驾驶，接近“哺乳动物智能”。

　　端到端模型在处理复杂问题时存在局限，虽可借助VLM视觉语言模型辅助，但VLM使用开源模型，使其在交通领域的能力有限。同时端到端模型也难以与人类沟通。为了解决这些问题并提升用户的智能体验，理想汽车自2024年起开展VLA研究，并在多项顶级学术会议上发表论文，夯实了理论基础。

　　在端到端的基础上，到第三阶段，VLA将开启“人类智能”的阶段。它能通过3D和2D视觉的组合，完整地看到物理世界，而不像VLM仅能解析2D图像。同时，VLA拥有完整的脑系统，具备语言、CoT（Chain of Thought，思维链）推理能力，既能看，也能理解并真正执行行动，符合人类的运作方式。

　　VLA训练过程对齐人类价值观

　　VLA的训练分为预训练、后训练和强化训练三个环节，类似于人类学习驾驶技能的过程。预训练相当于人类学习物理世界和交通领域的常识，通过大量高清2D和3D Vision（视觉）数据、交通相关的Language（语言）语料，以及与物理世界相关的VL（Vision-Language，视觉和语言）联合数据，训练出云端的VL基座模型，并通过蒸馏转化为在车端高效运行的端侧模型。

　　后训练相当于人类去驾校学习开车的过程。随着Action（动作）数据的加入——即对周围环境和自车驾驶行为的编码，VL基座变为VLA司机大模型。得益于短链条的CoT，以及Diffusion扩散模型对于他车轨迹和环境的预测，VLA具备实时性的特点，实现了在复杂交通环境中的博弈能力。

　　强化训练类似于人类在社会中实际开车练习，目标是让VLA司机大模型更加安全、舒适，对齐人类价值观，甚至超越人类驾驶水平。强化训练包含两部分：一是通过RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）完成安全对齐，使模型遵守交通规则，贴合中国用户的驾驶习惯；二是将纯强化学习模型放入世界模型中训练，提升舒适性，避免碰撞事故，遵守交通规则。经过预训练、后训练和强化训练后，VLA司机大模型即可部署至车端运行。

　　VLA司机大模型以“司机Agent（智能体）”的产品形态呈现，用户可通过自然语言与司机Agent沟通，跟人类司机怎么说，就跟司机Agent怎么说。简单通用的短指令由端侧的VLA直接处理，复杂指令则先由云端的VL基座模型解析，再交由VLA处理。

　　还需解决安全性和模型黑盒难题

　　除了提升专业能力，VLA司机大模型还需解决安全性和模型黑盒的问题。

　　模型能力越强，越需要职业性约束，以确保能力下限。为了保障VLA司机大模型能够实现职业司机般的安全和舒适，避免学习加塞等违规行为，理想汽车在强化训练环节投入大量资源，并于2024年底组建超过100人的超级对齐团队，相当于为司机Agent注入职业素养。

　　为解决模型的黑盒问题，理想汽车结合重建和生成两种路径，打造了真实、符合物理世界规律的世界模型，覆盖所有交通参与者和要素。基于世界模型的仿真能力，VLA可以在世界模型中低成本、准确地验证现实问题，提升解决问题的效率，有效应对模型黑盒带来的挑战。

　　判断司机Agent是否是个好司机，有三个关键标准：专业能力、职业能力和构建信任的能力。VLA司机大模型提升了专业能力，超级对齐增强了职业能力，VLA通过理解自然语言、具备记忆能力提升了构建信任的能力。