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汽车行业深度报告：当自动驾驶与机器人共振：详解VLA与世界模型

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2025-07-09 12:50:51

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今天分享的是：汽车行业深度报告：当自动驾驶与机器人共振：详解VLA与世界模型

报告共计：46页

本文聚焦自动驾驶与机器人领域的VLA（视觉-语言-动作）模型及世界模型，核心内容如下：

VLA模型作为多模态模型，以多模态大语言模型为底座，具备“理解万物”的通用性，展现出超越自动驾驶、机器人等单一领域的潜力，有望成为广义具身智能的基础模型范式。

在自动驾驶领域，智能化的终极目标是实现驾驶领域的通用人工智能，这推动其从数据驱动向知识驱动、从第三人称智能向第一人称智能进化，而VLA模型是这一范式转变的技术基础。此过程中，应用焦点从基本功能实现转向人车交互性、极端场景通过性等体验提升，将重塑汽车行业产品生态。

车端VLA的工程化部署是核心挑战，需解决多项关键问题：获取良好3D中间表征（如3D GS技术）、强化长时序记忆能力（如稀疏注意力机制+动态记忆模块）、优化模型架构与推理机制以提高端侧计算效率（如模型量化、MOE架构）、构建高保真云端模拟环境。其训练或采用“行为克隆+逆强化学习+强化学习”的主流方案。

具身智能被视为自动驾驶的升维问题，二者在模型构建方法论和硬件零部件领域有诸多可迁移之处，但具身智能数据闭环构建难度更高，因场景更复杂、硬件构型差异大等。当前人形机器人的关键问题是有效数据采集，破局需标准化（底层硬件、通信协议）和模型优化（闭环构建、物理交互能力）。

此外，文档还介绍了自动驾驶领域的Waymo EMMA、理想Mind VLA等典型VLA架构，以及机器人领域的Open VLA、Helix等架构，展示了VLA模型在不同领域的具体应用与发展路径。

以下为报告节选内容

机器人架构通用性深度报告硬件模型领域关键问题自动智能模态

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