自动驾驶如何像人类一样思考？理想汽车给出了哪些答案？

自动驾驶中的人类式思考难题

规则与现实的冲突

在自动驾驶发展进程中，存在着规则与现实不匹配的情况。比如在弯道限速路段，按照机械规则行驶可能会造成危险。当前全球车企都在训练AI执行指令，但这种藏于规则和现实间的思考逻辑，是自动驾驶发展的新挑战。它需要AI能理解特殊情境下的行驶逻辑，而不仅仅是按部就班地遵循规则。

技术发展的断层

全球自动驾驶研发处于“规则算法”与“端到端”发展阶段时，有个技术断层显现出来。AI能知道怎么做，但难以像人类一样思考怎么做。传统应对突发路况时，存在只精准识别障碍物却不懂让行优先级的问题。这反映出行业过度追求感知精度，而忽视了决策背后价值判断的状况。

理想汽车的VLA大模型创新

生物学启示下的技术突破

理想汽车借鉴哺乳动物大脑皮层的原理，其VLA大模型利用3D视觉和2D的组合看到更真实的物理世界。这一模型不只是执行导航提示，还能理解导航运行逻辑。它拥有脑系统，有自己的语言和思维链系统、推理能力，像人类一样执行复杂动作，就像有了“驾驶常识”，能判断障碍物形态和救护车紧急程度。

数据解决模型黑盒问题

同行纠结给AI植入死规则时，理想汽车用大量真实数据配合世界模型生成数据。这就像是给VLA司机大模型建立考试模型，模拟真实交通和城市环境。世界模型还承担强化训练职责，强化驾驶的舒适性、合规性和安全性。这样不仅大大降低了人工验证成本，还提升了解决问题的效率。

星环OS的开源战略

开源与闭源的平衡

理想汽车宣布开源星环OS操作系统，这是全球首个开放车载系统底层代码的车企。开源可减少企业重复造轮子和避免行业巨头垄断的授权费用问题。同时用封闭训练框架保留企业“方言权”。这种方式建立了行业“普通话”，不同品牌车辆能使用同一套“技术语言”，实现跨平台指令互通，核心驾驶决策模型保留品牌特性。

优化行业生态

开源星环OS对行业生态有很大优化作用。例如理想与第三方充电桩企业合作开发“智能充电联动”功能，就是基于开源系统实现的。这种“统一基建+特色服务”的生态模式避免了资源浪费，还守住了技术创新的护城河。理想汽车因为系统足够好才敢开放给行业，这一战略为其在智能驾驶竞赛中积蓄了优势。

理想汽车的慢功夫策略

重视基础能力研究

在智能驾驶竞赛中，理想汽车选择死磕基础能力。受到DeepSeek最佳实践启发，团队构建能力时先搞研究再研发。比如如果规则算法做不好，就无法训练VLA。理想汽车扎实的基础实践能力对冲击上限和确保下限非常重要。

多方面能力积累的优势

理想汽车能让双Orin-X跟Thor-U都能运行VLA，这得益于其多方面的能力。它有自己的编译团队、芯片适配能力、PCB设计能力和自研操作系统能力。这些能力为双Orin-X创造了足够大的带宽以运行VLA模型。规模大时，基本功和能力是无法逾越的，这种“慢功夫”让理想汽车在关键时刻能快人一步。

自动驾驶中的价值理性

在自动驾驶进化竞赛中，VLA的价值重大。它提供了全自动驾驶的发展路径，并且表明当技术革命与人文思考同步时，算法也能有价值理性。理想汽车对“移动的家”有了更深刻的时代诠释，让冰冷的算法也能有温暖的价值内涵。

相关问答

自动驾驶为什么需要像人类一样思考？

因为规则与现实存在冲突，如弯道限速场景，单纯按规则行驶可能成路障。像人类思考能更好应对特殊情况，保障安全与顺畅。

理想汽车VLA大模型如何像人类一样思考？

借鉴生物学原理，利用3D和2D视觉组合看清世界，理解导航逻辑，有脑系统、语言和思维链，具备推理能力执行复杂动作。

星环OS开源对理想汽车有什么好处？

减少企业资源内耗和避免巨头垄断授权费，优化行业生态，建立行业“普通话”，为自己在智能驾驶竞赛积蓄优势。

理想汽车重视基础能力对自动驾驶发展有何意义？

基础能力是冲击上限和确保下限的关键，像规则算法做不好就无法训练VLA，多方面能力积累能让不同芯片运行VLA模型。

同行在自动驾驶发展中有哪些不足？

同行过度追求感知精度，陷入给AI植入死规则，忽视决策背后价值判断，存在技术断层，不懂像人类一样思考怎么做。

VLA大模型如何解决模型黑盒问题？

用大量真实数据配合世界模型生成数据，建立考试模型模拟环境，世界模型承担强化训练职责，提升驾驶舒适性等方面性能。