在人工智能領(lǐng)域，一個嶄新的轉(zhuǎn)折點正在悄然到來：AI正從“執(zhí)行任務(wù)”邁向“理解并行動”的階段。近期，谷歌DeepMind宣布了一個重要進展——Gemini Robotics On-Device，這是首個專為機器人設(shè)計的視覺-語言-動作（VLA）模型，無需網(wǎng)絡(luò)連接，即可在機器人設(shè)備上離線運行。

這一突破性的VLA模型，展現(xiàn)了強大的視覺識別、語義理解和行為執(zhí)行能力。在測試中，它能夠理解自然語言指令，完成諸如拉開拉鏈、折疊衣物等高難度動作。這一技術(shù)不僅革新了機器人智能的范疇，還為輔助駕駛的智能化升級開辟了新路徑。

VLA模型的問世，標志著從視覺-語言模型（VLM）到多模態(tài)機器學(xué)習(xí)模型的演進。相較于傳統(tǒng)模型，VLA將視覺、語言和動作能力整合于單一模型中，實現(xiàn)了從輸入到動作的端到端映射。這種整合賦予了模型卓越的3D空間理解、邏輯推理和行為生成能力，使自動駕駛系統(tǒng)能夠更智能地感知、思考和適應(yīng)環(huán)境。

在自動駕駛領(lǐng)域，感知技術(shù)通常由多種傳感器負責(zé)，但傳統(tǒng)方案存在模塊間誤差累積、規(guī)則設(shè)計復(fù)雜等問題。VLA模型通過統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從多模態(tài)輸入中學(xué)習(xí)最優(yōu)控制策略，簡化了系統(tǒng)架構(gòu)，提高了數(shù)據(jù)利用效率。它不僅理解人類指令，還能生成可解釋的決策過程，將多模態(tài)信息轉(zhuǎn)化為具體的駕駛操作指令。

汽車行業(yè)正經(jīng)歷一場智駕技術(shù)的激烈競爭。比亞迪、吉利、奇瑞等主流車企紛紛推出智能輔助駕駛計劃，標志著“得智駕者得天下”的時代已經(jīng)到來。自2023年起，BEV、端到端技術(shù)浪潮席卷智駕行業(yè)，車企們逐步將AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入感知、規(guī)劃、控制等環(huán)節(jié)，以提升智駕能力。

VLA模型在此背景下顯得尤為重要。它擁有更高的場景推理與泛化能力，對智能輔助駕駛技術(shù)的演進具有重大意義。理想汽車、小鵬汽車等車企正積極探索VLA技術(shù)的應(yīng)用，以提升自動駕駛系統(tǒng)的性能上限。例如，理想汽車發(fā)布了新一代自動駕駛架構(gòu)MindVLA，計劃于2026年量產(chǎn)應(yīng)用，通過整合空間智能、語言智能和行為智能，賦予自動駕駛系統(tǒng)更強大的能力。

在VLA模型之前，“端到端+VLM”一直是智駕行業(yè)的主流技術(shù)方案。然而，盡管這一方案顯著提升了智駕水平，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如端到端與VLM的聯(lián)合訓(xùn)練困難、3D空間理解不足等問題。VLA模型通過統(tǒng)一的大模型架構(gòu)，將感知、決策、執(zhí)行無縫串聯(lián)，形成閉環(huán)，同步提高了智駕的上限和下限。

VLA模型的工作原理包括視覺感知、語言理解與決策生成、動作控制三個階段。視覺編碼器提取高層次視覺特征，語言編碼器處理自然語言輸入，跨模態(tài)融合模塊整合視覺和語言特征，動作生成模塊根據(jù)融合信息生成控制指令。這一流程使得VLA模型能夠像人類駕駛員一樣思考和判斷，在面對復(fù)雜交通規(guī)則和特殊場景時做出合理決策。

然而，VLA技術(shù)的應(yīng)用仍面臨兩大難點：車端算力不足和數(shù)據(jù)與信息深度融合的挑戰(zhàn)。為解決這些問題，車企們正在探索多種技術(shù)路徑，如引入可解釋性模塊、利用Diffusion模型優(yōu)化軌跡生成、結(jié)合傳統(tǒng)規(guī)則引擎等，以提高系統(tǒng)的安全性和魯棒性。

隨著大模型技術(shù)、邊緣計算和車載硬件的不斷進步，VLA模型有望在智能輔助駕駛領(lǐng)域發(fā)揮更加核心的作用。它不僅能為城市復(fù)雜道路提供更智能的駕駛方案，還可擴展至車隊協(xié)同、遠程遙控及人機交互等多種應(yīng)用場景，重塑智能輔助駕駛產(chǎn)業(yè)的格局。