贺磊
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理想自动驾驶总负责人郎咸朋聊VLA，提出一个观点:
VLA最适合自动驾驶，世界模型并不适合，只适合在云端做仿真测试和训练。
以下是原文摘取：
“从今年9月VLA正式发布，到12月6日OTA 8.1的推送，经过两个月多的“实践出真知”后，我有两点心得：第一，VLA就是自动驾驶最好的模型方案，第二，具身智能最终拼的是整体的系统能力。
先说VLA。
1）理想的 VLA 本质上就是生成式模型。我们是在用 GPT 的方式做自动驾驶，只不过生成的 Token 不是文本，而是轨迹和控制信号。从目前用户使用的反馈看，在某些场景下理想的VLA已经具备了对物理世界的认知涌现。具体表现是用户会越来越多的发现之前端到端没有的拟人行为。
2）世界模型更适合做“考场”而不是“考生”。世界模型的高算力需求（训练和推理都是）决定了它更适合在云端做数据生成和极度逼真的仿真测试和强化训练，这也是理想目前正在做的，通过几E flops的推理算力做仿真测试。这个算力水平，即使再强的车端芯片也无法做到。
3）空谈架构不如看疗效。 在自动驾驶领域，脱离了海量真实数据谈模型架构都是空中楼阁，我们之所以坚持 VLA，是因为我们拥有数百万辆车构建的数据闭环，这让我们能在当前算力下，把驾驶水平做到接近人类。”
最后编辑于 · 2025-12-10
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