在人工智能领域，一个崭新的转折点正在悄然到来：AI正从“执行任务”迈向“理解并行动”的阶段。近期，谷歌DeepMind宣布了一个重要进展——Gemini Robotics On-Device，这是首个专为机器人设计的视觉-语言-动作（VLA）模型，无需网络连接，即可在机器人设备上离线运行。
这一突破性的VLA模型，展现了强大的视觉识别、语义理解和行为执行能力。在测试中，它能够理解自然语言指令，完成诸如拉开拉链、折叠衣物等高难度动作。这一技术不仅革新了机器人智能的范畴，还为辅助驾驶的智能化升级开辟了新路径。
VLA模型的问世，标志着从视觉-语言模型（VLM）到多模态机器学习模型的演进。相较于传统模型，VLA将视觉、语言和动作能力整合于单一模型中，实现了从输入到动作的端到端映射。这种整合赋予了模型卓越的3D空间理解、逻辑推理和行为生成能力，使自动驾驶系统能够更智能地感知、思考和适应环境。
在自动驾驶领域，感知技术通常由多种传感器负责，但传统方案存在模块间误差累积、规则设计复杂等问题。VLA模型通过统一的神经网络，从多模态输入中学习最优控制策略，简化了系统架构，提高了数据利用效率。它不仅理解人类指令，还能生成可解释的决策过程，将多模态信息转化为具体的驾驶操作指令。
汽车行业正经历一场智驾技术的激烈竞争。比亚迪、吉利、奇瑞等主流车企纷纷推出智能辅助驾驶计划，标志着“得智驾者得天下”的时代已经到来。自2023年起，BEV、端到端技术浪潮席卷智驾行业，车企们逐步将AI神经网络融入感知、规划、控制等环节，以提升智驾能力。
VLA模型在此背景下显得尤为重要。它拥有更高的场景推理与泛化能力，对智能辅助驾驶技术的演进具有重大意义。理想汽车、小鹏汽车等车企正积极探索VLA技术的应用，以提升自动驾驶系统的性能上限。例如，理想汽车发布了新一代自动驾驶架构MindVLA，计划于2026年量产应用，通过整合空间智能、语言智能和行为智能，赋予自动驾驶系统更强大的能力。
在VLA模型之前，“端到端+VLM”一直是智驾行业的主流技术方案。然而，尽管这一方案显著提升了智驾水平，但仍面临诸多挑战，如端到端与VLM的联合训练困难、3D空间理解不足等问题。VLA模型通过统一的大模型架构，将感知、决策、执行无缝串联，形成闭环，同步提高了智驾的上限和下限。
VLA模型的工作原理包括视觉感知、语言理解与决策生成、动作控制三个阶段。视觉编码器提取高层次视觉特征，语言编码器处理自然语言输入，跨模态融合模块整合视觉和语言特征，动作生成模块根据融合信息生成控制指令。这一流程使得VLA模型能够像人类驾驶员一样思考和判断，在面对复杂交通规则和特殊场景时做出合理决策。
然而，VLA技术的应用仍面临两大难点：车端算力不足和数据与信息深度融合的挑战。为解决这些问题，车企们正在探索多种技术路径，如引入可解释性模块、利用Diffusion模型优化轨迹生成、结合传统规则引擎等，以提高系统的安全性和鲁棒性。
随着大模型技术、边缘计算和车载硬件的不断进步，VLA模型有望在智能辅助驾驶领域发挥更加核心的作用。它不仅能为城市复杂道路提供更智能的驾驶方案，还可扩展至车队协同、远程遥控及人机交互等多种应用场景，重塑智能辅助驾驶产业的格局。
