中国报告大厅网讯，在人工智能技术快速发展的时代，汽车行业正迎来一场深刻的变革。从最初的辅助驾驶到如今的智能驾驶，人工智能在交通领域的应用不断深入。近日，某知名汽车企业发布了全新一代的智能驾驶技术——VLA司机大模型，标志着人工智能从辅助工具向生产工具的跨越。这一技术的核心在于通过模拟人类学习驾驶的过程，实现安全、舒适的智能驾驶体验。本文将深入探讨VLA司机大模型的实现路径、技术特点及其对行业和用户的意义。

  一、人工智能的三层进化：从信息工具到生产工具

  中国报告大厅发布的《2025-2030年全球及中国汽车行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，人工智能的发展可以分为三个层级：信息工具、辅助工具和生产工具。目前，大多数人将人工智能作为信息工具使用，但其往往伴随大量无效信息和结论，仅具参考价值。作为辅助工具，人工智能能够提升效率，例如当前的辅助驾驶技术，但仍需人类参与。而作为生产工具，人工智能将能够独立完成专业任务，显著提升效率与质量。VLA司机大模型正是人工智能在交通领域成为生产工具的代表，它能够像人类司机一样独立完成驾驶任务，标志着人工智能技术的真正爆发。

  二、从昆虫到人类：VLA司机大模型的进化之路

  VLA司机大模型的实现并非一蹴而就，而是经历了三个阶段，分别对应“昆虫动物智能”、“哺乳动物智能”和“人类智能”。第一阶段，依赖规则算法和高精地图的辅助驾驶技术，类似于“昆虫动物智能”。第二阶段，端到端模型结合视觉语言模型（VLM）的辅助驾驶技术，接近“哺乳动物智能”，但在复杂问题处理上仍存在局限。第三阶段，VLA司机大模型通过3D和2D视觉的组合，完整地感知物理世界，并具备语言和思维链推理能力，真正实现了“人类智能”。

  三、模拟人类学习：VLA司机大模型的训练方法

  VLA司机大模型的训练过程模拟了人类学习驾驶的三个阶段：预训练、后训练和强化训练。预训练阶段，通过大量高清视觉数据和交通相关语料，训练出云端基座模型。后训练阶段，加入动作数据，使模型具备实时性和博弈能力。强化训练阶段，通过基于人类反馈的强化学习和世界模型训练，确保模型的安全性和舒适性。这一训练方法使VLA司机大模型能够对齐人类价值观，甚至超越人类驾驶水平。

  四、自然语言交互：司机Agent的智能化体验

  VLA司机大模型以“司机Agent”的产品形态呈现，用户可通过自然语言与司机Agent沟通，就像与人类司机交流一样。简单指令由端侧模型直接处理，复杂指令则由云端模型解析后交由端侧模型执行。这种自然语言交互方式不仅提升了用户体验，也增强了用户对智能驾驶技术的信任感。

  五、超级对齐与世界模型：破解AI黑盒难题

  为了确保VLA司机大模型的安全性和职业性，企业组建了超过100人的超级对齐团队，为模型注入职业素养。同时，通过构建真实、符合物理世界规律的世界模型，解决了模型黑盒问题。世界模型的仿真能力使VLA能够低成本、准确地验证现实问题，提升解决问题的效率。

  六、技术积累与开源贡献：企业发展的基石

  企业实现技术快速跃迁的背后，是从研究、研发到能力表达，再到将能力变成业务价值的基本功积累。研究是关键，研究突破后，研发效率会大幅提升。企业坚持自研，通过技术赋能用户价值。例如，在辅助驾驶方面，企业自研底层推理引擎，使芯片能够高效运行视觉语言模型。同时，企业选择开源自研的汽车操作系统，回馈社会。

  七、创业与成长：在挑战中寻找能量

  创业路上充满挑战，但正是这些挑战赋予了企业更多的能力。企业创始人表示，成为更有能量的人，关键在于关注自我，接受自身的优点和不足，并用成长替代改变。亲密关系同样重要，关注他人的成长也能带来能量。这种积极乐观的创业心态，使企业快速成长为千亿营收规模、百万交付量的行业领军者。

  总结

  VLA司机大模型的发布，标志着人工智能在交通领域从辅助工具向生产工具的跨越。通过模拟人类学习驾驶的过程，VLA实现了安全、舒适的智能驾驶体验。同时，超级对齐和世界模型的引入，解决了模型黑盒问题，确保了智能驾驶的安全性和职业性。企业的技术积累和开源贡献，为行业发展树立了标杆。未来，随着人工智能技术的不断进步，智能驾驶将为用户带来更多价值，推动汽车行业迈向智能化新纪元。