當北京、武漢等城市率先對L3級智能駕駛亮起綠燈，中國智能汽車產業正式進入“技術兌現期”。在這場由政策牽引、資本助推的產業革命中，理想汽車近日公布的下一代智能駕駛技術——MindVLA的技術細節，或將成為改寫行業游戲規則的關鍵變量。這套整合空間智能、語言智能與行為智能的視覺-語言-行為大模型，試圖用“類人思維”突破智能駕駛的“機器邏輯”困局，描繪出真正能“擊穿用戶心智”的智駕爆款應有的模樣。

MindVLA：開啟智能駕駛的新范式

真正的智能駕駛必須學會“像人一樣思考”，而非“像機器一樣執行”。MindVLA是理想汽車為智能駕駛領域帶來的全新范式。該大模型將空間智能、語言智能和行為智能統一在一個模型里，賦予模型強大的3D空間理解能力、邏輯推理能力和行為生成能力。這意味著，未來的智能汽車將不再是一個冷冰冰的機器，而是一個能夠感知環境、理解用戶意圖并作出相應行為的智能體。

 

強大MindVLA模型的背后，是理想汽車6大關鍵技術的賦能：

1. 3D空間表征：使用能夠承載豐富語義，且具備出色多粒度、多尺度3D幾何表達能力的3D高斯（3D Gaussian）作為中間表征，利用海量真實數據進行自監督訓練，極大提升了傳統監督學習在自動駕駛領域中的訓練效率和數據利用率低下的問題。

2. LLM基座模型：理想從零開始設計和訓練了適合MindVLA的LLM基座模型，采用MoE混合專家架構，引入Sparse Attention（稀疏注意力），保證模型規模增長的同時，不降低端側的推理效率。在基座模型訓練過程中，加入了大量3D數據，使模型具備3D空間理解和推理能力。為了進一步激發模型的空間智能，理想加入了未來幀的預測生成和稠密深度的預測等訓練任務。通過創新性的預訓練和后訓練方法，讓MindVLA實現了卓越的泛化能力和涌現特性，其不僅在駕駛場景下表現優異，在室內環境也展示出了一定的適應性和延展性。

 

3. 快慢思考統一：理想于2024年在DriveVLM中率先將快思考（端到端）和慢思考（VLM）的模式應用到自動駕駛場景，并實現了量產交付。為了進一步提升邏輯推理能力，理想訓練LLM基座模型學習人類的思考過程，讓快慢思考有機結合到同一模型中，并可以實現自主切換快思考和慢思考。

4. 推理加速技術：為了把NVIDIA Drive AGX的性能發揮到極致，MindVLA采取小詞表結合投機推理，以及創新性應用并行解碼技術，進一步提升了實時推理的速度，最終實現了模型參數規模與實時推理性能之間的平衡。

5. 對齊人類偏好：利用Diffusion模型將Action Token解碼成優化的多模駕駛軌跡，提升在復雜交通環境中的博弈能力。同時，Diffusion可以根據外部條件，例如風格指令，動態調整駕駛軌跡生成風格。使用篩選出的大量接管數據，建立人類偏好數據集，創新性應用RLHF（基于人類反饋的強化學習）微調模型的采樣過程，使MindVLA不僅能夠學習和對齊人類行為，還能在復雜環境中做出更加安全和合理的決策。

 

6. 從錯誤中學習：MindVLA基于自研的重建+生成云端統一世界模型，深度融合重建模型的三維場景還原能力與生成模型的新視角補全，以及未見視角預測能力，采用實車數據構建接近真實世界的仿真環境。源于世界模型的技術積累與充足計算資源的支撐，MindVLA實現了基于仿真環境的大規模閉環強化學習，即真正意義上的“從錯誤中學習”。

重塑用戶智能體驗，開啟AI行業新風潮

在競爭日益白熱化且技術迭代迅猛的智駕賽道里，MindVLA無疑是國內智能駕駛技術的一次重大突破，為用戶體驗、智駕行業和人工智能領域提供了寶貴的探索樣本。

對于用戶而言，有MindVLA賦能的車將不再只是一個駕駛工具，而是一個能夠與用戶溝通、理解用戶意圖的智能體。它不僅能夠聽得懂、看得見、找得到，還能在復雜環境中作出最合理的決策，成為用戶真正的“專職司機”；對于智能駕駛行業來說，就像iPhone重新定義了手機一樣，MindVLA也將重新定義智能駕駛。推動智能駕駛技術從輔助駕駛向全自動邁進，開啟全新的智能駕駛時代；在如火如荼的人工智能領域，MindVLA作為機器人大模型的代表，成功整合了空間智能、語言智能和行為智能。一旦跑通物理世界和數字世界結合的范式后，它將有望賦能更多行業，推動人工智能技術的全面發展和應用。

 

寫在最后：

理想汽車的破局之路，折射出中國智能駕駛產業的集體焦慮與野心。在特斯拉FSD入華的靴子落地之際，MindVLA展現的不僅是技術實力，更是一種產業話語權的爭奪——當智能駕駛的核心算法從“代碼規則”轉向“AI思維”，誰掌握認知模型的底層架構，誰就將定義下一個十年的出行秩序。這場關乎技術主權與人工智能的戰役，才剛剛拉開帷幕。