2024 年 6 月，元戎启行总部门口突然立了一块 " 车辆左转不受灯控 " 的交通指示牌。

当时元戎启行的测试车遇到红灯就停了，后车因为看到标识而鸣笛催促。

这类场景无法通过传统端到端学习解决，必须依靠对文字的理解。

即便通过地图打 tag 也需要至少一周，而大模型则可以实时处理。

在这时候，元戎启行决定着手研发 VLA 模型。

其实在更早的 2023 年底 GPT-4 发布时，周光团队就意识到 GPT 是真正的跨时代突破：

它打破了我们对 AI 发展进程的认知，原来从弱 AI 到强 AI 可能只需要几年，而非过去认为的 50 年。GPT-4 不仅能理解图像，还能做出逻辑判断，例如告诉我们 " 这里可以左转 "。

周光甚至称：" 如果我们不转型为大模型驱动的公司，未来很可能面临降维打击。"

从去年 6 月着手研发到今天正式发布，元戎基于 VLA 模型的最新辅助驾驶系统已经正式落地，并且在今年已经收到了 5 款车型的 VLA 定点合作。

那么，理想、小鹏和元戎都在频繁提及的 VLA 是什么？它能给辅助驾驶带来哪些帮助？

什么是 VLA？

VLA 模型三个字母代表的分别是 Vision、Language、Action，即视觉 - 语⾔ - 动作模型。

通过 VLA，汽车可以连接物理世界，通过对环境的了解，更好地帮人类开车。

这里很重要的一点是 L 的加入，正如开头的那个小故事，通过传统的模型，系统很难读懂 " 车辆左转不受灯控 " 的真正含义，也就无法解决这类场景。

但是语言模型的加入，就可以轻松化解。

举一反三，传统模型无法解决的潮汐车道、限时限行，VLA 都可以化解。

同时，基于 VLA 模型的端到端具有思维链的能⼒，拥有更⻓时序的推理能⼒，对于实时复杂路况的处理能⼒也会越强。

并且 VLA 模型摆脱了 " ⿊盒效应 "，可解释性更强。

大家应该看过理想 VLA 展示的语音控车功能，元戎启行的 VLA 也有这类功能。

除了识别车外文字类标识，加入了语言模型的 VLA 也可以实现语音控车，" 司机感 " 更强。

但是周光称："VLA 最难的是思维链和长时序推理，这才是 VLA 真正的核心能力 "。

而今天元戎抢先发布的 DeepRoute IO 2.0 作为一个全品的平台，不仅搭载自研的 VLA 模型，也能够支持激光雷达、纯视觉方案，并且适配多芯片平台，适配多价格区间车型。

周光称，这套平台最低可以适配到 15 万级车型，甚至 10 万级车型也有希望搭载。

VLA 能给辅助驾驶带来哪些好处？

那么大家都在宣传的 VLA 模型，除了增加了能够读懂车外文字、听懂车内语音指令的能力，还能给辅助驾驶带来哪些提升？

我们上文提到，语音控车这类功能其实并非 VLA 核心能力，过去利用规则也可以做。

VLA 更有价值的是基于长时序推理和思维链，带来的复杂场景解决能力。

传统的端到端时序不够长，可以推理几秒内的路况，但是对复杂路况缺乏 " 弹性 "，而 VLA 支持高级语义理解和长时序因果推理，在面对复杂场景会有更好的表现。

另外对 VLA 也有更强的空间语义理解能力，举个例子：

基于 BEV 架构的端到端存在的天生劣势是，它在无法看到盲区后的环境情况下，系统就会认为 " 不存在 "。

而人类则会利用经验来判断这种遮挡关系，进而采取谨慎保守的策略通行。

采用 VLA 的系统，在这类场景上的处理能够更加拟人，核心原因就是感知潜在风险，主动对盲区进行 " 预防性预判 "，这就是我们常说的 " 防御性驾驶 "。

举一反三，在面对桥洞、复杂路口，甚至是公交车遮挡这类常见 case 时，VLA 所展现出的安全感、平顺性都要更好。

除了空间语义理解能力，VLA 也能让系统更快、更好地应对异形障碍物与非结构化障碍，响应的速度更快。

端到端与 VLA 并非对立的技术路径，在周光看来，真正的智能驾驶必须依赖大模型，未来必将全面转向基于 GPT 架构的端到端系统。

5 辆定点，VLA 即将迎来量产

元戎的辅助驾驶是在 2024 年 8 月量产的，在即将到来的 2025 年 9 月，元戎即将迎来 10 万台量产交付的里程碑时刻。

仅仅一年多时间，就有超 10 万台搭载元戎辅助驾驶的车型驰骋于大江南北。

周光谈到这一成绩的时候，除了自豪，还带有焦虑：随着交付量扩大，尤其是接近 10 万台的规模，我们面临更严格的市场监督。

早期千台、万台的阶段问题发生概率较低，但规模扩大后，任何问题都会被放大。"

与此同时，第一代端到端系统正逐渐触及性能瓶颈。于是，全新的 DeepRoute IO 2.0 应运而生。

VLA 无疑是今年智能驾驶圈最热门、被提及次数最多的词。也是各大车企、供应商抢占的高地，元戎率先量产意义重大，但是真正能够做成什么水平，给辅助驾驶带来多大提升，我们量产见分晓。

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