2025年9月，理想汽车推送的OTA8.0版本，像是厂里新开了一批菜，适合各种口味。我一边调试车机系统，一边在心里琢磨：这次他们真是拼了。新出的VLA司机大模型，居然能全量推送到MEGA和L系列AD Max车型，光是这个全量二字，就让我觉得哈，这绝不是玩票。
我和修理工聊天，他说：这个大模型，那算是脑子变聪明了？还是车子懂得更会说话了？我笑着答：都算吧，但最重要是，车变得会思考。你看，借由这模型，车子不仅跟你说话，还能洞察你心思。他皱皱眉头，问：这技术 Reliability咋办？会不会突然不听话？我心想，这个问题确实点睛——可靠性这个词，像极了养宠物，得长期喂养才知道它的脾性。
新版本的别的车厂也在搞辅助驾驶，但理想这个VLA模型，有点不一样。它可以记住你某条路上的车速偏好。样本少（估算也差不多20个左右实例），这个体感让我觉得它像记事本一样记着你的小惯。走那条老路时，开车几分钟后，它就会自动调到你惯的车速——比如说我平时开高速基本保持110，这模型可以记得，下一次开一样的路，就直接上调。这难点在于，模型到底记得多久？我猜不出答案，估算：场景记忆也许持续几天，或者一周（这是猜测），但能做到这一点，真让人惊讶。
说到这，我突然想到：这不就像我们自己惯一个方位、一个姿势，只不过机器学得更快、更准确？我刚才翻了下笔记，发现理想的工程师们特别强调用户惯为核心。这也很生活——我每天上班，总是开这条路。司机助手如果能记得我喜欢提前够油门收线，能让我感觉贴心，不就好了吗？
我比较关注的点，是在复杂场景里的表现。比如绕绕停车场，临停车、绕行，模型控制速度和距离，感觉要比去年版本更精准。而且防御性驾驶能力升级了——面对盲区、遮挡物，会主动降速、试探，直到遮挡解除。这段话我不经意说出来时，旁边朋友随口说：这车不跟你玩躲猫猫了？我笑：还真是，帮你挡雷阵，说不定还能帮你报警。但没有那么厚颜，这功能我觉得确实有用。
这里得问一句：你觉得，这样主动试探行为，有没有可能产生误判？比如车会不会迷失在自己试探的逻辑里？我心里其实有点犹豫。毕竟，演算法要在感知模糊和沟通未明确间找到平衡，不是一件容易的事。
说到这，我突然卡壳了。模型界面前，我看着它展示的决策路径——突然这思路跳开了。理想的工程师们，强调模型可视化，让我想起小时候自己调算盘的场景：也许也像在展示自己思考的过程。这让我疑惑——是否未来真正的智能驾驶，就是人机互相看见和理解？
我还注意到，新增倒车脱困、三点掉头的技能。不用我多说，车在非机动车道、小空间遇障碍能自己远离，然后重新组合路径。这些操作在以前，还得老司机手把手——就像把汽车变成了一个会动的拼图。但我在想，这背后到底用的什么技术？是模拟人类试错学，这么复杂的动作，模型要理解场景真不容易。估算，好似一台会走迷宫的机器人，猜测它的大脑其实在那一瞬间，处理了几百个如果——那么的推断。
自我更正：我曾经觉得辅助驾驶越主动，越可能出错。后来想想，或许，这只是一个其实还是得人类警醒的升级，不然车型在复杂场景太随意也是个问题。车的决策变可视，让人感觉更有底气。但这也让我思考：真正的安全感，还是要靠人和技术共同磨合吧。
说到这我又想到，理想的自主寻路功能，不依赖学某一条路线，而是能自主识别新路。这好比你出门搞个迷路空间，然后找空旷的车位，顺着它走。这个功能，路径识别像大脑的新洞察，实际操作时，要支持跨楼层、闸机通行，还得应对断头路和变道。你不觉得，这像极了走迷宫的游戏——只能靠感觉和判断互配合。
美中不足的是，我一直觉得，模型的决策思路好像还不够透明。有时候，它为什么这么走的逻辑，有点隐晦。挺难想象未来是不是会出现透明的AI，让用户看得一清二楚？否则，就像这模型造得再牛，人心还是最难猜。
我心想：像这样全能的模型，如果不能真正理解人情世故，距离超越人类又还差点火候。你说，这真是人车融合的最佳例子，还是说，最终还是得靠人的直觉来补完？
这段先按下不表——我没细想过，这些智能里，究竟哪个才是真正重要的一点。是记忆？还是沟通？还是试探能力？可能都是。每样都像个拼图，拼出了未来的可能。
回忆一下路人的一句话，这车越变越聪明，我是不是以后会变懒啊？说完我自己笑了。我一直在想：在那些细微的小动作里，比如倒车泉口、精准刹车、自动靠边……我能摸到的，可能不是高端技术本身，而是那不断被优化的细节。
也许，下一次开车时，潜意识里会不会期待那份被理解的感觉？或者我只是在期待那一个微妙的瞬间。开车这事，总得有人死心塌地相信技术会越来越好，你说呢？
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