汽车VLA技术全解析：从原理到应用，再到未来趋势

本文全面解析汽车 VLA（视觉 - 语言 - 动作）技术，涵盖其概念、架构、与传统技术的优势，深入拆解工作原理，分析在乘用车、商用车等车型的应用，阐述其带来的性能与体验提升，并展望技术演进、融合趋势及市场前景，助力快速掌握 VLA 核心知识点。

LIUMAO99

516人浏览 · 2026-02-27 22:07:52

LIUMAO99 · 2026-02-27 22:07:52 发布

前言：随着自动驾驶技术向高阶演进，端到端架构成为行业突破的关键方向，而VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型作为“端到端+VLM”架构的终局形态，正重新定义智能汽车的技术边界。本文将从技术概述、工作原理、车型应用、性能体验、未来趋势五个维度，全面拆解汽车VLA技术，助力开发者、从业者快速掌握核心知识点。

一、汽车VLA技术概述

1.1 概念定义与技术定位

汽车VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型，是一种将视觉感知、自然语言理解与动作控制统一到同一框架的人工智能模型，在自动驾驶领域代表了端到端技术的下一阶段。

VLA的核心在于以统一的多模态表示与训练框架，打通“看—懂—做”三环节：模型直接接收图像/视频等感知输入与自然语言任务指令，经过联合表征与时空推理，输出可执行的物理世界控制量（如车辆转向与纵向控制命令）。

核心亮点：VLA实现了视觉感知、语言推理、动作决策三合一，是深度耦合的端到端智能体系，标志着人工智能在自动驾驶领域从“感知驱动”向“认知驱动”的跨越。

从技术定位来看，VLA被视为自动驾驶大模型2.0时代的核心技术，是通往L4级别自动驾驶的关键跳板，顺应自动驾驶从模块化走向通用大模型的趋势，有望加速汽车从辅助驾驶走向高阶自动驾驶的演进，并为未来机器人和通用人工智能奠定基础。

1.2 技术架构与核心组件

VLA模型采用“三模态输入-统一表征-动作输出”的端到端架构，核心由输入层、特征编码层（视觉/语言/动作）、跨模态融合层、动作决策层、输出层组成，各组件分工明确、协同工作：

视觉编码器（眼睛）：感知基石，接收摄像头等传感器输入，将像素数据转化为“视觉令牌”（特征）。当前主流方案为ViT（Vision Transformer）及其变体，其中CLIP/SigLIP和DINOv2是VLA领域最受青睐的两种ViT模型，提供核心视觉感知能力。
语言编码器（大脑）：基于GPT、LLaMA等大型语言模型构建，负责解析自然语言指令、场景描述和任务目标，不仅理解字面含义，还能捕捉隐含意图和上下文关系。
动作解码器（手脚）：将感知与推理转化为实际车辆操作，当前最受青睐的方案是基于扩散的Transformer——Diffusion模型擅长建模复杂多模态动作分布，可精准输出控制指令。
跨模态融合机制（核心创新）：实现视觉与语言数据的对齐，常见策略为Token级融合——将视觉特征投影映射后，与文本Token级联形成单一序列，输入大语言模型统一处理。

1.3 与传统汽车技术的对比优势

传统自动驾驶采用模块化流水线（感知→预测→规划控制），依赖大量人工设计规则，模块间接口固定、误差易累积；而VLA打破模块壁垒，将感知、理解、决策融为一体，核心优势体现在4个方面：

泛化性更强：基于海量多样数据训练，具备优秀的分布外泛化能力，在一个城市学到的经验可迁移到其他城市，甚至跨平台（汽车→机器人）复用。
语义理解与决策合理性更高：依托语言模型，不仅能检测物体，还能理解场景语义和因果关系（如识别车辆左转灯→预判并线、行人伸手→预判过马路）。
指令交互与可解释性更好：天生支持自然语言指令（如“前方红绿灯右转”“前方便利店停车”），还能实时输出决策原因，提升用户信任度。
端到端统一训练优势：感知、预测、规划控制融合到同一网络，统一训练避免多模块误差累积，提升整体性能上限和鲁棒性。

二、汽车VLA工作原理深度解析

2.1 系统架构与技术机制

VLA模型本质是视觉语言模型（VLM）与端到端模型的结合体，核心采用“V（视觉）→L（语言）→A（动作）”串行统一架构，将原本分离的系统重构为统一模型：

接收图像数据与人类指令（如“安全左转”）后，在同一模型内部完成“空间智能→语言智能→行动策略”的全链路处理，直接输出方向盘、油门、刹车的具体控制信号，或机器人的7D动作参数。

系统工作流程可简化为3步：

1. 视觉感知：摄像头获取环境数据，ViT将像素转化为有语义的视觉Token； 2. 语言理解：语言编码器解析自然语言指令，捕捉任务目标与隐含意图； 3. 动作执行：动作解码器将视觉+语言的融合信息，转化为可执行的动作序列。

2.2 感知、决策与控制流程

VLA系统的端到端特色，在感知、决策、控制全流程中体现得淋漓尽致，具体流程如下：

多模态输入采集：收集三类数据流——视觉观测（RGB-D图像等）、自然语言指令、车辆实时状态信息（关节角度、速度等）。
感知阶段：图像经ViT处理生成视觉Token（如一幅RGB-D图像生成400个视觉Token），再通过交叉注意力模块融合，生成包含语义、意图、情境的512维共享表示。
决策阶段：通过统一神经网络架构，融合视觉感知、语言理解、动作生成三大能力，联动分析环境与指令，形成决策意图（Action Token/Planning Token）。
控制执行阶段：动作解码器解析决策意图，输出具体控制指令；智能体执行指令后，环境状态改变，重复“感知-决策-执行”闭环，直至完成任务或达到最大步数。

2.3 关键技术与算法原理

VLA技术的核心的是“跨模态融合+动作生成”，依托Transformer架构，融合多种关键算法，解决感知、决策、部署中的核心难题：

多模态融合技术：除了Token级融合，还有交叉注意力融合——视觉与语言编码器各自处理模态数据，通过交叉注意力层交换信息，实现多轮关联推理。
扩散模型技术：基于扩散的Transformer是主流动作解码器方案，通过“迭代去噪”，在决策意图的引导下，将随机噪声还原为最优动作轨迹。
推理增强技术：将VLM/LLM升级为自动驾驶决策核心，赋予模型“思考”能力，输出动作前可进行解释、预测和长时程推理，提升决策合理性。
量化与优化技术：解决车载部署算力瓶颈，如理想汽车将22亿参数MindVLA经稀疏优化，等效为2亿激活参数，适配Orin X芯片，实现100ms级推理速度。

三、汽车VLA在不同车型的应用分析

3.1 乘用车应用案例

3.1.1 豪华车型应用情况

豪华车型是VLA技术的率先落地场景，核心代表为理想、长城魏牌：

理想汽车（理想i8）：全球首个将VLA司机大模型装车的车企，2025年8月随旗舰纯电i8交付，9月全量推送。
- 数据闭环：90%实车日志（29.3亿公里）+10%生成式仿真，DriveDreamer4D世界模型单日仿真30万公里；
- 算力基建：13 EFLOPS云端集群训练，车端搭载Thor-U芯片（700 TOPS），实现“车-站-云”三级算力协同；
- 用户体验：VLA辅助驾驶使用率提升3倍，泊车使用率提升2.1倍，单次最长行驶超420公里。
长城魏牌（蓝山智能进阶版）：搭载27个传感器与Thor-U芯片，176%算力冗余保障流畅运行，支持“远离大车”“帮我起步”等语音控车指令，严格限定驾驶员权限。

3.1.2 经济型车型应用情况

吉利、小鹏等企业推动VLA技术下沉，实现智驾平权：

吉利汽车：依托“星睿智算中心2.0”（23.5 EFLOPS算力集群），极氪001 FR通过VLA实现“无图城区NOA”，复杂路口通过率达98.7%；计划2026年将与Mobileye合作的VLA方案，搭载于15万元级车型。
小鹏汽车：第二代VLA模型计划2026年Q1量产，搭载于2026款P7+、G7、X9等车型，单颗芯片有效算力2250 TOPS，推理效率提升12倍。

3.1.3 新能源汽车应用特点

新能源汽车的电动平台、高智能化集成度，与VLA技术高度契合，优势显著：

电动平台优势：电控系统高度集成，线控底盘控制精准，如小鹏G7 Ultra搭载3颗自研图灵AI芯片，两颗用于VLA，整车算力2250TOPS，支持车端大模型实时运行。
智能化集成度高：设计之初适配智能化需求，小鹏第二代VLA在广州老城区，可处理13种高难度场景，平均接管里程150公里（上一代的13倍）。
软件定义汽车特性：可通过OTA持续优化，如理想OTA 8.2版本，优化VLA驾驶平顺性，解决拥堵跟车顿挫、刹车生硬问题。

3.2 商用车与特种车辆应用

VLA在商用车领域的应用，聚焦物流运输、特种作业、编队行驶等场景，潜力巨大：

物流运输：元戎启行基于DeepRoute IO 2.0平台，达成5个VLA模型定点合作，首批量产车即将入市，依托近10万辆量产车型积累场景数据。
特种作业：智平方机器人爱宝在东风柳汽应用，完成上下料、车门质检、贴保护布等多步骤复杂任务，提升效率与灵活性。
编队行驶：卡尔动力采用“1名司机+5台无人车”架构，依托VLA技术和32传感器冗余，人力成本压缩83%，实现极端天气可靠感知。

3.3 不同驱动形式车辆的技术适配

VLA技术可适配多种驱动形式车辆，根据车辆特性优化适配方案：

驱动形式	适配特点	代表案例
纯电动车型	电控系统集成度高，线控底盘灵活，高算力平台支撑VLA运行	小鹏G7 Ultra、理想i8
混合动力车型	需协调发动机与电机协同控制，对控制算法要求更高	暂无量产案例，多家车企在研
传统燃油车型	电控集成度低，需升级改造现有系统	奇瑞猎鹰900智驾系统（VLA+世界模型）
氢燃料电池车型	电控系统类似纯电动车，零排放适配智能交通趋势	暂无量产案例，技术适配中

四、汽车VLA带来的性能提升与体验变革

4.1 车辆性能提升

4.1.1 操控性与稳定性提升

VLA通过算法优化，显著提升车辆操控平顺性与稳定性，实测数据如下：

转向精度：OTA 8.2版本后，转向动作细腻度提升30%，连续弯道转向控制误差降低67%；
跟车平顺性：加减速度平顺性提升40%，拥堵跟车无顿挫，停车无突兀感；
极端场景表现：冰雪窄路等场景，可实现类人老司机稳定控车，无多余动作。

4.1.2 安全性与可靠性增强

VLA的语义理解与预判能力，大幅提升行车安全性，核心数据的亮点：

事故避免率：理想汽车数据显示，一般事故避免/缓解率下降30%，重大事故达90%；
复杂场景避险：小鹏第二代VLA，“鬼探头”等高发场景避险成功率达99.2%，可预判“球滚出→有孩子追跑”等隐含风险；
防御性驾驶：路口、小区出入口等场景，自动减速至20km/h左右，预判行人、车辆横穿风险。

4.1.3 能耗效率优化

通过模型优化与硬件协同，VLA实现能耗与计算效率双重提升：

计算效率：小鹏Fast Drive VLA技术，计算负载降低75%，节省大量电量；
轻量化优化：MiniVLA（1B参数）每天工作8小时仅耗0.5度电，比云端部署省70%能耗；MedVLA经4bit量化+LoRA微调，功耗降50%；
自适应节能：同济大学AC²-VLA框架，响应速度提升1.79倍，能耗降低70%，三合一省电模式可将计算能耗降至30%以下。

4.2 驾驶体验改善

VLA从交互、辅助、泊车、长途等多维度，重构驾驶体验：

语音交互体验：自然语言控车更便捷，如长城VLA支持“远离大车”“帮我起步”，融合视觉与语言理解，感知潜在危险；
智能辅助体验：高速领航可自动跟车、变道、调整车速，减轻驾驶疲劳；
泊车体验：精准完成侧方、垂直泊车，无猛打方向，比人工泊车更标准；
长途驾驶体验：小鹏内部测试显示，长途高速几乎无需人工干预，减少“误触发”（如不因树叶飘过紧急刹车），提升流畅度。

4.3 用户体验的多维度改善

VLA不仅优化功能体验，更构建用户与车辆的信任关系，核心改善点：

交互方式革新：自然语言对话控车，指令更直观，无需学习复杂操作；
个性化体验：记忆用户驾驶偏好，支持“先左转再右转”等组合指令，预演路口冲突提升通过率；
安全信任提升：CoT思维链可视化，中控屏实时显示决策推理过程，让用户理解系统行为；
全场景适应：精准识别潮汐车道、可变车道，破解桥洞、公交车遮挡等盲区，支持简单指令端侧响应、复杂指令云端解析。

五、汽车VLA未来发展趋势与技术融合

5.1 技术演进路径

VLA技术发展分为短期、中期、长期三个阶段，路径清晰：

短期（2025-2026年）：低速场景（停车场、园区）上线VLA功能，采用“VLA+规则算法”并行架构；城市道路完整应用需1-2年迭代，理想汽车计划2025年底搭建训练强化闭环，力争超越特斯拉。
中期（2026-2028年）：VLA与世界模型在“具身智能”框架下融合，构建通用驾驶智能体；模型压缩、蒸馏技术推动VLA向经济型硬件普及。
长期（2028年后）：引入“物理一致性检查”，决策后通过轻量级世界模型验证安全性；最终收敛为“物理-语义融合大模型”，既理解交通规则，也能预测物理场景变化（如标志是否会被风吹倒）。