在智能汽車行業的一次重大突破中，理想汽車創始人李想再次站上了舞臺中央，向全球展示了其最新的智能駕駛大模型——MindVLA（視覺-語言-動作）。這一發布距離上一次AI Talk僅過去了130天，但理想汽車的技術進步卻仿佛跨越了數月乃至數年的時光。

MindVLA大模型并非初次亮相，在今年3月的英偉達GTC大會上，它已初露鋒芒。然而，與那時的“炫技”相比，此次李想更多地深入講解了VLA的技術內核與產品性能。他強調，VLA不再是之前“端到端+VLM”那種相互獨立的雙系統架構，而是一個集智能駕駛能力于一體的多模態大模型。

李想自豪地表示：“VLA是一個司機大模型，它像真正的司機一樣工作。”根據現場視頻展示，基于VLA的輔助駕駛系統讓駕駛員能夠以更加自然和靈活的方式與汽車互動，實現自動選路、掉頭、轉彎、精準停車等一系列操作。這種智能駕駛的靈活性和智能程度，已經遠遠超越了當前市場上的主流產品。

李想認為，VLA技術不僅是最接近人類駕駛水平的，甚至有可能超越人類。在智能駕駛安全性備受質疑的當下，他堅信VLA技術能夠為整個行業帶來轉機。他滿懷信心地說：“我覺得黎明馬上就要來了?！?/p>

理想汽車在智能汽車領域的探索一直獨樹一幟。與其他車企不同，理想始終聚焦于用戶需求，并在不斷積累的AI技術中，逐漸構筑了自己的技術壁壘。蔚來致力于電動化，計劃在全國建設換電站；比亞迪則強調規模與成本，掌控生產的每一個環節；而華為則希望成為中國智能汽車的“博世”，將智能技術融入汽車的每一個角落。

然而，理想汽車卻選擇了另一條路。李想表示，他們在研發VLA的過程中，借鑒了DeepSeek的預訓練數據結構、后訓練以及強化訓練的“三板斧”。通過調整訓練預料、優化MoE混合專家架構以及稀疏化處理推理過程，VLA已經能夠像人類司機一樣靈活應對各種駕駛場景。

李想將訓練VLA的過程比作人去駕校學開車。在預訓練階段，理想增加了3D和自動駕駛相關的圖文數據，使VLA能夠媲美云廠商的通用大模型。在后訓練階段，理想保留了“快慢思考”的思維模型，通過模擬人類駕駛的“邊做邊想”方式，在復雜場景中不斷選擇最合適的路線。最后的強化訓練則是用人的標準來評價VLA的駕駛表現，使其逐漸學會如何成為一個“真正的司機”。

對于理想汽車的技術“兩年4級跳”，有業內人士評價稱：“就像是開了天眼一樣?！比欢?，李想卻認為，這種快速進步并非偶然，而是源于對技術本質的深刻理解和正確方向的堅定追求。他表示：“當我們想去構建能力的時候，DeepSeek給我們展示了一個最佳實踐。第一步一定要先搞研究，然后再搞研發?！?/p>

理想汽車的這種思維方式不僅體現在智能駕駛技術的研發上，也貫穿于整個企業的運營和發展中。李想強調：“理想的基因是為用戶創造價值?！边@種專注滿足用戶需求的企業理念，使得理想汽車在過去的五年中取得了顯著的成就，累計銷量超過100萬輛。

如今，理想汽車已經通過AI基礎技術研發構建起了軟件能力的護城河。然而，李想也坦言，AI基礎研究的路線到底能通往哪里，他并不確定。他們正在走的是一個無人區，一個前所未有的技術領域。但正是這種探索精神，使得理想汽車和中國智能汽車行業在不斷地突破自我、超越極限。

隨著MindVLA的發布和星環OS的開源，理想汽車正在為整個智能汽車行業樹立新的標桿。他們不僅滿足了用戶的需求，還在不斷地推動技術的進步和創新。這種探索精神不僅是中國智能汽車行業的驕傲，也是中國經濟轉型升級的重要力量。