2025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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当自动驾驶遇上机器人：VLA模型如何重塑智能时代？
在智能科技飞速迭代的今天，自动驾驶与机器人领域正迎来一场技术共振。视觉-语言-动作模型（VLA）的崛起，不仅为汽车智能化打开了新空间，更让具身智能（如人形机器人）从实验室走向现实成为可能。这场技术变革的核心，是让机器从"模仿人类"走向"理解世界"，从单一功能实现迈向全场景智能交互。
从"数据堆砌"到"知识思考"：自动驾驶的进化逻辑
过去，自动驾驶系统更像"数据富翁"——依靠海量标注数据训练模型，通过统计规律模仿人类驾驶行为。但这种"数据驱动"模式有明显局限：面对未见过的极端场景（如突发天气、特殊路况）时容易"宕机"，且无法理解人类驾驶员的深层意图（如"礼让行人"背后的安全逻辑）。
如今，行业正转向"知识驱动"的新范式。这一转变的核心是引入多模态大语言模型（LLM），构建能理解视觉信号、语言指令并输出动作的VLA模型。就像人类驾驶时会结合眼前景象、导航提示和驾驶经验做决策，VLA模型能将摄像头画面、激光雷达数据、语音指令等多类信息融合，形成类似人类的"思考能力"。
这种进化让自动驾驶的焦点从"能不能跑"变成"体验好不好"。例如，过去系统可能仅完成"车道保持"的基础功能，而现在能通过理解乘客"想快点到家"的指令，在合规范围内优化车速；面对突然横穿马路的自行车，不仅能及时刹车，还能预判骑行者的下一步动作，避免急刹造成的乘客不适。
VLA模型落地：让智能汽车"更聪明"的关键技术
要让VLA模型真正装上车，工程化挑战不小。目前行业已找到多个突破口：
实时"看懂"3D世界是基础。传统视觉系统类似"平面画"，难以精准判断物体的立体位置和距离。而3D高斯 splatting（3D GS）技术能快速构建环境的3D模型，像给汽车装上"立体眼镜"，让其实时掌握周围车辆、行人的三维动态，哪怕在复杂路口也能精准定位。
记住"过往经历"同样重要。人类驾驶时会记住几分钟前看到的路况（如前方施工），VLA模型也需要长时序记忆能力。通过"动态记忆模块"，模型能像人类大脑一样筛选、存储关键信息，避免在长距离行驶中"忘记"重要场景。
端侧"高效思考"是落地前提。车端算力有限，无法像云端一样运行超大规模模型。通过模型量化（降低计算精度）、混合专家模型（MOE，让不同"子模型"分工处理任务）等技术，VLA模型能在车端高效运行，确保决策延迟控制在毫秒级。
虚拟练兵场加速迭代。直接在真实道路测试新功能成本高、风险大，而基于"世界模型"构建的虚拟仿真环境，能模拟暴雨、拥堵、突发事故等各类场景。模型在虚拟世界中"千锤百炼"后再落地，大幅提升安全性。
从汽车到机器人：具身智能的"升维挑战"
如果说智能汽车是"低自由度具身智能体"（主要控制方向和速度），那么人形机器人就是"高自由度全能选手"——需要控制四肢、手指等数十个关节，在家庭、工厂等复杂场景完成多样化任务（如递东西、组装零件）。
这种"升维"让机器人的VLA模型面临更严峻的考验：首先是数据量需求激增，机器人要处理的场景（从客厅到车间）和任务（从开门到做饭）远超汽车，需要海量跨场景数据；其次是硬件标准化难，不同机器人的肢体结构、传感器配置差异大，导致数据难以共享；此外，物理交互能力是瓶颈——机器人不仅要"看"得准，还要"摸"得对，比如拿起鸡蛋时既能抓牢又不捏碎，这需要融合视觉、触觉等多模态信息。
不过，汽车与机器人的智能化技术并非孤立。自动驾驶的VLA模型训练方法、传感器融合技术，可迁移到机器人领域；而机器人的高自由度控制经验，也能反哺自动驾驶（如更精细的转向、制动控制）。目前，行业正通过统一硬件接口、构建共享数据集、优化物理仿真环境等方式，推动机器人VLA模型突破瓶颈。
技术落地潮：企业如何抢占智能高地？
多家企业已在VLA赛道加速布局。Waymo的EMMA模型开创性地将驾驶任务转化为"视觉问答"，让系统用自然语言解释决策逻辑（如"因为看到红灯，所以准备刹车"）；小米的ORION框架通过特殊记忆模块，让模型能记住更长时间的路况信息；理想汽车的Mind VLA则深度融合空间感知、语言理解和动作规划，计划年内实现车端部署。
在机器人领域，Open VLA作为首个开源模型，让中小企业也能参与技术研发；Figure的Helix模型实现了机器人上半身35个自由度的高速协调控制，能完成精细操作；智元机器人的ViLLA模型则通过学习互联网上的人类动作视频，快速掌握新技能。
这些技术突破的背后，是"物理智能体"的共同进化——无论是四个轮子的汽车，还是双足行走的机器人，都在VLA模型的推动下，从"执行工具"变成能理解、会思考、善交互的智能伙伴。未来，当自动驾驶汽车能与乘客顺畅"聊天"，人形机器人能精准完成家务，智能时代的图景将更加清晰。
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