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網(wǎng)易汽車12月11日報道 近日，王興理想汽車自動駕駛研發(fā)高級副總裁郎鹹朋通過微博，興質(zhì)型方就宇樹科技創(chuàng)始人王興興此前提出的自動最好“VLA技術(shù)路線擔(dān)憂”進行了回應(yīng)。郎鹹朋明確指出，駕駛VLA是理想理想認(rèn)為最優(yōu)的自動駕駛模型方案，而具身智能的高管關(guān)鍵在於整體係統(tǒng)能力。這一表述不僅回應(yīng)了技術(shù)爭議，王興也提供了理想對自動駕駛未來發(fā)展路徑的興質(zhì)型方清晰判斷。

用效果說話：OTA 8.1是VLA方法論的階段性驗證

郎鹹朋強調(diào)，“空談架構(gòu)不如看療效”，駕駛理想堅持VLA路線的理想前提，是高管基於數(shù)百萬輛車形成的數(shù)據(jù)閉環(huán)。OTA 8.1的王興更新為這一觀點提供了直觀驗證。感知能力的升級是首要變化，通過使用2D ViT技術(shù)將感知分辨率從1K提升至2K，識別距離從100米延長至200米，車輛能夠更早識別紅綠燈，實現(xiàn)更加平順和舒適的製動體驗。感知能力提升，為模型生成軌跡和控製信號提供了更高質(zhì)量的輸入，這與郎鹹朋提出的“模型必須與具身智能係統(tǒng)整體適配”高度契合，也說明具身智能不是單一大腦強就夠，而是係統(tǒng)協(xié)同的重要體現(xiàn)。

OTA 8.1在路徑選擇與決策能力上的優(yōu)化同樣顯著。在主輔路切換和岔路選擇等關(guān)鍵場景中，無效變道明顯減少，決策更加精準(zhǔn)。理想通過約600萬Clips優(yōu)質(zhì)駕駛數(shù)據(jù)對模型重新訓(xùn)練，使VLA能夠持續(xù)通過強化學(xué)習(xí)迭代，不斷接近人類駕駛邏輯。郎鹹朋同時指出，世界模型更適合雲(yún)端考場，用於仿真和數(shù)據(jù)生成，而車端推理仍由VLA執(zhí)行。這種車端務(wù)實、雲(yún)端高逼真訓(xùn)練的分工模式，體現(xiàn)了理想對係統(tǒng)架構(gòu)的務(wù)實思考。

VLA為何是理想的長期堅持：係統(tǒng)論邏輯下的生成式模型

郎鹹朋與王興興在觀點上最大差異在於，前者認(rèn)為模型關(guān)鍵不在於架構(gòu)本身，而在於與具身智能係統(tǒng)的適配度。VLA作為生成式模型，可直接生成軌跡與控製信號，表現(xiàn)出用戶反饋中的擬人化行為。通過結(jié)合大量真實數(shù)據(jù)與雲(yún)端仿真數(shù)據(jù)的持續(xù)迭代，VLA逐步形成對空間關(guān)係、交通意圖和駕駛習(xí)慣的理解能力。相比傳統(tǒng)端到端+VLM模仿學(xué)習(xí)，VLA強化學(xué)習(xí)機製能夠處理“未學(xué)過”的場景，實現(xiàn)更廣泛泛化能力。

百萬輛車構(gòu)建的數(shù)據(jù)閉環(huán)是理想對VLA信心的核心。郎鹹朋指出，理想不僅擁有十幾億公裏的存量數(shù)據(jù)，還通過150萬輛車獲取實時新增數(shù)據(jù)。在篩選過程中發(fā)現(xiàn)，約40%的駕駛數(shù)據(jù)存在偏向道路一側(cè)或不嚴(yán)格遵守限速的現(xiàn)象，這些數(shù)據(jù)被保留以保持對真實世界駕駛行為的學(xué)習(xí)。VLA追求的是接近真實駕駛的自然行為，而非幾何意義上的規(guī)範(fàn)軌跡。

係統(tǒng)適配也在底盤層麵體現(xiàn)。以VMM（車輛運動管理）模塊為例，減速任務(wù)中車輛會根據(jù)策略劃分卡鉗製動與液壓製動比例，實現(xiàn)安全性和舒適性的平衡。這說明理想的技術(shù)體係不是單一模型，而是通過感知、模型、操作係統(tǒng)、芯片與底盤的全鏈路協(xié)同，將係統(tǒng)能力貫穿到每一個決策與執(zhí)行環(huán)節(jié)。從這個視角看，“VLA是否最優(yōu)”已經(jīng)不是孤立模型問題，而是係統(tǒng)架構(gòu)下的路徑選擇問題。

具身智能視角：VLA是通往“汽車類具身機器人”的關(guān)鍵

郎鹹朋的回應(yīng)還明確了理想未來發(fā)展方向，自動駕駛是具身智能，而具身智能不是單一技術(shù)點，而是係統(tǒng)能力的綜合體現(xiàn)。李想曾在內(nèi)部會議中指出，未來五到十年，具身機器人將呈現(xiàn)汽車類與人形類兩種形態(tài)。理想選擇以汽車類具身機器人為核心，這是其技術(shù)與產(chǎn)品戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。

理想在具身智能方向的積累體現(xiàn)在感知、模型、操作係統(tǒng)、算力和本體的全棧協(xié)同。郎鹹朋強調(diào)，“整體係統(tǒng)能力”才是具身智能的本質(zhì)定義，單項突破無法構(gòu)建真正的智能體。

VLA之所以成為汽車具身智能的核心，是因為它能夠理解物理世界，並在空間理解、思維推理與駕駛行為生成上形成統(tǒng)一邏輯。它融合視覺、語言與行為，具備鏈?zhǔn)酵评砟芰Γ山咏祟愃緳C風(fēng)格的軌跡，同時通過語言交互形成記憶與駕駛偏好。這正是理想堅持VLA作為長期技術(shù)路線的核心邏輯，也是其認(rèn)為VLA是“最好的自動駕駛方案”的根本原因。

結(jié)語：技術(shù)爭議仍將持續(xù)，但路徑選擇更清晰

郎鹹朋的回應(yīng)並不是一場“技術(shù)路線之爭”的終局，而是一家深度投入自動駕駛與具身智能的企業(yè)，基於技術(shù)能力、資源稟賦與產(chǎn)品策略所作出的長期判斷。

對於行業(yè)來說，VLA、世界模型、端到端等路線的爭論不會馬上結(jié)束，但隨著更大規(guī)模的車端部署、更成熟的雲(yún)端仿真體係以及更長期的數(shù)據(jù)閉環(huán)積累，技術(shù)路線最終會通過效果決勝，而非觀點決勝。

從OTA 8.1的體驗提升，到理想具身智能係統(tǒng)框架的逐漸清晰，可以確認(rèn)的是：理想正在用一個越來越係統(tǒng)化、越來越工程化的方式構(gòu)建其自動駕駛體係。而VLA是否最終成為定義行業(yè)的主流路徑，仍需時間驗證。

對於用戶與行業(yè)觀察者來說，此次回應(yīng)至少提供了一個清晰信號：VLA不是一個模型，而是一個係統(tǒng)；自動駕駛不是一個功能，而是具身智能的第一場戰(zhàn)役。