當前，輔助駕駛已實現(xiàn)“全國都能開”的基礎(chǔ)覆蓋，但用戶從“能用”到“愛用”的鴻溝依然顯著。核心痛點在于“安心感不足”——系統(tǒng)決策缺乏解釋性、盲區(qū)預(yù)判能力薄弱、人機交互過于機械化等問題，導致用戶對智駕系統(tǒng)缺乏信任。

　　而理想與元戎啟行同期押注VLA(視覺-語言-動作)模型，正是針對這一痛點，通過技術(shù)升維破解智駕體驗的“最后一公里”。

　　VLA模型的本質(zhì)是通過運用語言模型，增強系統(tǒng)的推理能力，讓系統(tǒng)對社會常識有更全面的認知，從而解決更多的長尾場景。

　　當下智駕面臨的挑戰(zhàn)和質(zhì)疑，主要歸類為以下幾類問題：

　　首先是模型存在不可解釋性。

　　用戶并不知道系統(tǒng)為何會無故加速、減速，甚至退出。信息的不透明導致用戶對智駕系統(tǒng)喪失安全感和信任，不敢用輔助駕駛系統(tǒng)。

　　其次是防御型駕駛能力不足。

　　防御型駕駛能力的高低是新老司機的最大區(qū)別。

　　最典型的就是高架橋的橋墩盲區(qū)。匝道匯入主路時，一側(cè)的橋墩會遮住司機大半個視野，新手司機可能察覺不到，但老司機會提前減速觀察，避免突然出現(xiàn)車輛。

　　交管部門數(shù)據(jù)顯示，在眾多交通傷亡事故中，因內(nèi)輪差和盲區(qū)引發(fā)的事故占比達到70%以上?，F(xiàn)在多數(shù)智駕遇到鬼探頭只能做到急剎避讓，但防御型駕駛是要能提前結(jié)合場景，預(yù)知鬼探頭風險提前減速。

　　最后是人機交互過于機械化。

　　目前大多數(shù)車輛進入輔助駕駛狀態(tài)后，用戶選擇僅限于接管和不接管，沒有專屬用戶的定制化駕駛風格，與個性化的語音交互，這也是系統(tǒng)決策容易偏離用戶預(yù)期的原因質(zhì)疑，智駕行業(yè)都沒有徹底解決用戶“安心感”的問題。

　　在此背景下，以理想、元戎為代表的玩家堅定押注VLA技術(shù)路線，運用語言模型的能力來解決以上這些問題。

　　首先，元戎和理想的VLA模型將語音交互控車進行了全面升級——用戶能在車輛在輔助駕駛中，語音控制車輛的動作、車速、車道選擇等，甚至還釋放了豪車識別功能。若遇上豪車，智駕則會更加謹慎，展示了VLA系統(tǒng)對場景深刻精準的理解能力。

　　語音控車指令

　　此外元戎啟行還釋放了空間語義理解、異形障礙物識別、文字類引導牌理解三大功能。

　　空間語義理解，即VLA可以解決盲區(qū)場景設(shè)計的問題。相當于為系統(tǒng)裝上透視眼，預(yù)判行車中的交通盲區(qū)。

　　例如，在通過無紅綠燈的路口時，VLA模型能提前識別到“注意橫穿，減速慢行”的指示牌，即使公交車通行造成動態(tài)盲區(qū)，VLA也會結(jié)合公交車的動作去做出準確的決策。當公交車進行減速時，它會通過推理前方可能有行人穿行，并做出“立即減速、注意風險、謹慎通行”的決策。

　　公交車動態(tài)盲區(qū)遮擋

　　異形障礙物識別屬于智駕的算法長尾問題，過去經(jīng)常被歸類為1%的極端路況。但依靠VLA模型，即便識別到“變形”的超載小貨車，也能結(jié)合實際路況，執(zhí)行減速繞行或靠邊駕駛。

　　異形障礙物識別

　　此外，VLA也可以加強系統(tǒng)對文字類引導牌的理解能力。元戎啟行的VLA模型能識別并理解各種圖形、文字類路牌信息，按照路牌引導內(nèi)容行駛。

　　特殊路標識別

　　面對左轉(zhuǎn)待行區(qū)、可變車道、潮汐車道等“動態(tài)規(guī)則路段”，VLA模型能夠讀懂字符與圖標的含義，高效匹配實時路況。在多車道復(fù)雜路口選道直行的場景中，能夠準確識別車輛前方的文字及圖案標識牌，從左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)混雜的路口準確找到左轉(zhuǎn)車道，并執(zhí)行操作。

　　元戎啟行正在通過VLA模型，打造能防御型駕駛的AI司機。

　　據(jù)悉，元戎的VLA模型將會在第三季度量產(chǎn)上車5款車型。接下來，智駕是否具備更長遠的思維、推測能力，VLA能否大規(guī)模量產(chǎn)上車，也將是下半年智駕玩家們能否進入VLA第一梯隊的關(guān)鍵。

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