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2025年被稱為“VLA上車元年”，以視覺語言動作模型（Vision-Language-Action Model, VLA）為核心的技術范式正在重塑智能駕駛行業。
VLA不僅融合了視覺語言模型（VLM）的感知能力和端到端模型的決策能力，更引入了“思維鏈”技術，實現了全局上下文理解與類人推理能力，革命性技術的落地將推動智能駕駛從“功能時代”邁向“體驗時代”，并可能在未來兩年內改寫智能駕駛市場的競爭格局。
我們從VLA的定義與核心價值、以及其對2025年頭部車企智能駕駛性能的影響展開深度分析。
01
什么是VLA，
為什么智能駕駛要切換到VLA？
● 什么是 VLA？
VLA 即視覺語言動作模型（Vision - Language - Action Model），最早由 DeepMind 于 2023 年提出并應用在機器人領域。它能夠輸入給定的文本和視覺數據，輸出機器人可執行的動作，具有 AI 與物理世界交互的天然基因。
◎ 從整體框架來看，VLA 可視為 VLM（視覺語言模型）與端到端模型的結合體。
VLM 著重于圖像和場景的理解，為智駕決策規劃提供輸入；而 VLA 則將端到端與多模態大模型更徹底地融合，能夠根據感知直接生成車輛的運動規劃和決策，更接近 “圖像輸入、控制輸出” 的端到端智駕理想狀態。
Google 的 RT - 2 模型通過將 VLM 直接應用于機器人控制，實現了視覺、語言和動作的無縫銜接，提升了機器人的泛化能力和適應性。
◎ 在自動駕駛領域，VLA 模型可以從傳感器數據中提取豐富的環境信息，借助語言模型理解人類指令并生成可解釋的決策過程，最后將多模態信息轉化為具體的駕駛操作指令。
● 智能駕駛切換到 VLA 的原因
隨著城區NOA（Navigate on Autopilot）的普及，用戶對智能駕駛體驗的需求從“能用”轉向“好用”。
傳統VLM或端到端方案雖然在感知與決策方面有了顯著提升，但在復雜路況下仍存在局限：
◎ 短視化問題：現有系統通常只能應對7秒內的路況推理，而在突發情況（如交通指揮手勢）中表現不足。
◎ 缺乏解釋能力：用戶對“為什么這么開”的需求未被充分滿足，導致體驗層面信任不足。
◎ 決策全局性不足：面對動態復雜場景，傳統方案難以統籌多重變量并實現安全優化。
VLA的引入不僅補足了技術短板，也標志著智能駕駛從探索期進入規模化落地期。在2025年，VLA的量產落地預計將推動城區NOA滲透率突破個位數，進一步縮短行業格局的技術差距。
智能駕駛領域的技術路線經歷了重大變革。那些能夠迅速掌握并應用VLA的企業，已經在競爭中占據了有利位置，并展示了其在技術創新方面的前瞻性。
市場競爭焦點從單純的功能實現轉向了更深層次的技術范式競爭，強調技術架構的先進性和可持續性發展。
VLA技術的應用不僅推動了企業在相關技術研發上的投入，還促使整個行業重新審視和制定相應的標準與規范，以適應新技術帶來的挑戰，確保智能駕駛的安全性、可靠性和可解釋性，從而促進該行業的健康穩定發展。
能否及時跟上這一波技術革新潮流，成為了決定企業是否能在未來智能駕駛市場中脫穎而出的關鍵因素。
02
2025年VLA上車后，
智能駕駛頭部車企
的性能會拉開差距嗎？
2025年，隨著VLA技術的上車，智能駕駛頭部車企的性能將顯著拉開差距，主要體現在技術積累、數據規模和算力支持等方面，頭部企業在端到端和視覺語言模型（VLM）領域已有豐富的經驗積累，能夠更快實現VLA的研發和落地。
此外，通過爆款車型積累了海量駕駛數據，為VLA的訓練和優化提供了堅實基礎。英偉達Thor等高性能芯片的量產也為VLA的上車提供了強大的算力保障，頭部車企在芯片適配和優化方面具備先發優勢。
● “技術-數據飛輪”的競速：
◎ 技術優勢轉化為數據優勢：VLA技術所支持的長時間推理與全局決策能力，將顯著提升城區NOA的實際使用頻率，進而為車企積累更大規模、更高質量的真實場景數據。
◎ 數據優勢強化技術優化：基于Scaling Law（規模律），數據規模的提升將反哺算法性能迭代，進一步提升用戶體驗。這種正向循環有望在短時間內拉開頭部車企與第二梯隊之間的技術差距。
● VLA上車后，頭部車企的性能優勢將在多個維度上顯現：
◎ 場景覆蓋能力：VLA的強推理能力和泛化性使頭部車企的智能駕駛系統能夠應對更多復雜場景，顯著提升用戶體驗。
◎ 決策擬人化：VLA的“類人”思維使智能駕駛系統的決策更加擬人化，減少突兀的駕駛行為，增強用戶的安全感和舒適度。
◎ 系統可解釋性：VLA的高可解釋性增強了用戶對智能駕駛系統的信任，提升了品牌忠誠度。
后發者當然也可以通過正確的方法來一次系統性的趕超，當然VLA的研發需要大量時間和資源投入，導致研發周期長，難以在短期內追趕領先者，高性能芯片和VLA模型的部署大幅增加了研發和制造成本，這還是金錢的游戲。
2025年VLA的上車預計會引發新一輪的“智駕格局洗牌”，技術和數據的雙重優勢將進一步鞏固市場地位，而中小玩家則面臨更加嚴峻的技術和資金挑戰，智能駕駛在2025有了技術范式的革新，也重新定義了市場競爭的規則。
小結
智能駕駛行業正站在VLA技術引領的新起點上。從感知時代到決策時代，VLA為行業提供了更強的泛化能力、更優的推理能力和更高的透明性。