理想i8 VLA模型首测，聪明、记事、还长脑子了

当北京首都国际会议中心的地库大门缓缓打开，一辆没有驾驶员握方向盘的纯电SUV流畅驶入狭窄通道时，现场数百双眼睛同时捕捉到了这个注定载入智能驾驶史册的瞬间——这不是科幻电影预告片，而是理想i8搭载VLA大模型的全球首秀。工程师轻描淡写的一句“靠边停”，车辆便如训练有素的管家般精准贴墙停驻，后视镜与墙面的间隙精确得令人屏息。这一刻，"私人司机"的概念终于从幻想驶入现实。

真实路况下的智能进化

传统自动泊车功能往往受限于标线清晰的标准化场景，而i8搭载的VLA模型彻底打破了场景枷锁。无论是老旧小区里灯光昏暗的地库、需要精密操作的机械车位，还是彻底断绝手机信号的深层地下空间，VLA展现出了接近人类司机的场景适应力。面对狭窄车位，车辆甚至能自主折叠后视镜一次性进位，让抱小孩的母亲雨天无需狼狈下车。更令人惊奇的是它的"记忆力"——系统会记录用户偏好：偏好的停车位置、家人上车前的通风习惯，并在后续行程中主动复现。这种深度个性化服务源自VLA独特的持续学习机制，它如同隐形的驾驶导师，在夜间默默分析全国车主的驾驶数据，从每一次刹车力度到转向角度，最终实现比家人更了解车主作息与喜好的贴心服务。

多感官融合的驾驶大脑

VLA技术的革命性突破在于构建了类人感知的驾驶神经系统。理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋揭示了其核心逻辑：通过将摄像头视觉信号、语音指令与车辆控制信号整合进统一计算平台，VLA形成了真正意义上的"驾驶脑"。这套系统具备三重核心能力：

- 动态预判：像经验丰富的老司机般提前3秒预测行人轨迹

- 空间认知：通过3D/2D视觉组合构建物理世界模型

- 思维链推理：理解复杂指令背后的逻辑链条

这种技术演进经历了三个阶段跨越：从早期依赖高精地图的规则算法，到端到端结合视觉语言模型（VLM）的辅助驾驶，最终升级至具备人类思维特征的第三代系统。当CEO李想坐在无人操控的后排完成绕场三圈，全程零接管且快于人工驾驶40秒时，VLA宣告了"辅助驾驶"到"自主驾驶"的质变。

千亿级算力托起的智能生态

支撑VLA高效运行的幕后英雄是理想汽车打造的分布式算力网络。当前13EFLOPS（每秒百亿亿次计算）的总算力架构中，10EFLOPS专用于模型训练，3EFLOPS保障实时推理，这种资源配置确保系统能在毫秒级响应复杂路况。更值得期待的是理想的前瞻布局：专为自动驾驶优化的AI推理芯片已进入台积电流片阶段，预计2026年量产装车；同步研发的SiC功率芯片则将提升电驱系统效率。郎咸朋强调：“自研芯片的核心目标是实现算法与硬件的深度契合，而非简单取代供应商。”现阶段采用的英伟达Thor芯片因其对新算子的良好支持，仍是支撑VLA稳定运行的最佳选择。

在城市通勤场景中，VLA展现出惊人的场景理解力。早高峰遇到临时设置的潮汐车道，系统通过实时分析周边车辆轨迹与道路标识变化，平稳完成车道切换；送学途中遭遇突然窜出的外卖电动车，预判机制提前触发减速；下班时疲惫的车主只需说出“老位置停车”，车辆便自动驶向公司地库中那个宽度仅比车身多8厘米的专属车位。这种无缝衔接人车交互的体验，印证了理想对VLA的定位——它绝非炫技的实验室产物，而是融入日常的驾驶伙伴。

随着首批i8车型在8月开启交付，VLA模型将同步升级至所有AD Max平台车型。当行业还在争论自动驾驶技术路线时，理想用千亿公里级的实车数据训练与13EFLOPS算力集群交出了阶段性答卷。郎咸朋的断言或许正在应验：“当系统达到1000MPI（百万英里接管一次）时，我们将见证自动驾驶的ChatGPT时刻。”此刻，坐在自动驶出地库的i8里凝视窗外流动的街景，忽然意识到：那个需要全程紧张握方向盘的驾驶时代，终将成为历史相册里泛黄的一页。