对话理想辅助驾驶团队：辅助驾驶，如何从「猴子」进化到「人类」

主要观点总结

本文介绍了理想汽车在自动驾驶领域的研究进展，特别是其VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型）技术的特点和应用。文章涵盖了从VLM（视觉语言模型）到VLA的过渡，以及VLA在实际应用中的优势，如提高驾驶安全性、降低实车测试成本等。同时，文章还讨论了VLA技术的难点，包括数据基础、算力要求、模型部署等方面的问题。最后，文章探讨了VLA技术是否达到了所谓的“GPT时刻”，以及未来发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 理想汽车从VLM过渡到VLA技术，旨在提高自动驾驶的智能化水平。

VLA技术具有模仿学习、理解和思考的能力，能提供更好的决策。

关键观点2: VLA技术在实际应用中具有显著优势。

包括提高驾驶安全性、降低实车测试成本，提高测试效率等。

关键观点3: VLA技术的难点在于数据基础、算力要求、模型部署等方面。

需要强大的数据基础、高性能的算力和高效的模型部署技术。

关键观点4: VLA技术尚未达到所谓的“GPT时刻”，但仍具有巨大的发展潜力。

随着技术的不断进步和应用的拓展，VLA技术将逐渐达到甚至超越“GPT时刻”。

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