智能驾驶，怎么让车变成你的“家人”？

主要观点总结

文章介绍了理想汽车的下一代自动驾驶架构MindVLA，其基于端到端+VLM双系统架构的最佳实践，并自研了VLA模型。MindVLA利用海量数据进行自监督训练，提升了下游任务性能，并且采用创新技术实现了模型参数规模与实时推理性能之间的平衡。文章还提到了MindVLA在汽车智能体中的应用，如理解并执行语音指令、自主寻找车位、通过照片搜寻位置等。最后，文章指出MindVLA将重新定义自动驾驶，并有望赋能多个行业协同发展。

关键观点总结

关键观点1: MindVLA是基于端到端+VLM双系统架构研发的新一代自动驾驶模型。

它具备强大的3D空间理解能力、逻辑推理能力和行为生成能力。

关键观点2: MindVLA采用MoE混合专家架构和Sparse Attention（稀疏注意力）技术，实现了模型的稀疏化。

这保证了模型规模增长的同时，不降低端侧的推理效率。

关键观点3: MindVLA利用Diffusion将Action Token解码成优化的轨迹，并通过自车行为生成和他车轨迹预测的联合建模，提升了在复杂交通环境中的博弈能力。

采用Ordinary Differential Equation（常微分方程）采样器解决了Diffusion模型效率低的问题。

关键观点4: MindVLA的应用使汽车成为能与用户沟通、理解用户意图的智能体。

汽车能听得懂人话、找得到地方、看得见环境，成为一个真正意义上的“专职司机”。

关键观点5: MindVLA将重新定义自动驾驶，并有望赋能多个行业协同发展。

未来汽车作为物理人工智能的最佳载体，将探索出物理世界和数字世界结合的范式。

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