丹凤千字科普：int在汽车里代表什么（详细资料介绍）

在五月七日，理想汽车的创办人兼CEO李想发布了他关于人工智能的深入思考，特别是关于理想汽车推出的最新项目——“理想AI Talk第二季：理想VLA司机大模型，从动物进化到人类”。他详细阐述了VLA司机大模型的作用、训练方法和挑战，并分享了他对于创业和个人成长的见解。

李想将人工智能工具分为三个层次：信息工具、辅助工具和生产工具。大多数当前使用的AI仍处在信息工具的层次，尽管它包含了大量信息，但其中掺杂了许多无效信息、结果和结论。AI的潜力远不止于此。李想预见，当AI进化为生产工具时，它将成为人类真正的伙伴，承担如司机般的角色，独立完成专业任务，显著提升效率和质量。这就像我们雇用司机一样，未来的AI技术也将承担类似的职责。

关于理想汽车的VLA司机大模型，李想将其比作一个正在进化的旅程。目前，理想汽车的辅助驾驶系统还处于辅助工具阶段，但VLA模型的目标是让AI真正成为“司机”，成为交通领域的专业生产工具。这一目标的实现并非一蹴而就，而是经历了模拟昆虫动物智能、哺乳动物智能和人类智能三个阶段。在这一进程中，理想汽车通过自研依赖规则算法和高精地图的辅助驾驶，以及端到端+VLM的辅助驾驶等手段逐步推进。

到了第三阶段，VLA将如同人类智能一般运作，通过3D和2D视觉组合全面感知物理世界，拥有完整的脑系统，具备语言理解和CoT（思维链）推理能力。这不仅使VLA能观察、理解，还能执行动作，真正模仿人类的运作方式。

VLA的训练过程模拟了人类学习驾驶技能的过程。预训练阶段相当于人类学习物理世界和交通领域常识的过程；后训练阶段则相当于人类在社会中实际驾驶的实践过程；强化训练则旨在让VLA更加安全、舒适地驾驶，甚至超越人类驾驶水平。这一过程中，RLHF（基于人类反馈的强化学习）和纯强化学习模型的运用确保了VLA的安全性并贴合用户的驾驶习惯。

除了提升专业能力，解决安全性和模型黑盒问题也是关键。为确保VLA的安全性和舒适性，理想汽车在强化训练环节投入了大量资源，并建立了超级对齐团队来确保AI决策的安全性。为解决模型黑盒问题，理想汽车结合重建和生成路径建立了真实的世界模型来AI黑盒难题。理想汽车还通过自研技术来解决行业难题并赋能用户价值。例如，在辅助驾驶方面克服芯片限制的挑战以及建立适应多场景的自研模型等。

李想还分享了他的个人成长经历和创业心态以及对AI发展的看法。他强调了成长的重要性以及面对挑战时的积极态度是创业成功的关键。此外他还谈到了亲密关系的重要性以及不断学习解决问题的思维方式的重要性。他认为面对AI的发展应保留所有人性特质因为那是人类真正的生命力所在。

理想汽车始终致力于技术创新以解决行业难题为用户创造价值。从使用增程电动和5C超充技术解决电池成本高、充电难、充电慢的问题到自研汽车操作系统攻克传统汽车操作系统难题再到如今踏入人工智能的无人区探索VLA技术理想汽车一直在不断挑战成长的极限。面对未来挑战李想坚信“我们可以站在巨人的肩膀上但巨人无法取代我们的部分。” 他坚信只有不断学习和创新才能持续为行业和用户创造价值。