12 月 26 号，理想汽车CEO李想在 2024 理想AI TALK活动中回答了自己对AI人工智能、自动驾驶等问题的见解和判断。并将在 12 月 31 号全量推送OTA7.0，此次的焦点是高速城市全场景智驾升级端到端+VLM。
李想认为，端到端+VLM是他们有望实现L3 级辅助驾驶的必要过程，但实现L4 需要 500 万辆以上车型的海量数据，再掌握VLA基础模型的能力，以及大量的人力、物力消耗才有机会。
无独有偶，三个月前的全球智能汽车产业大会（GIV2024）上，元戎启行CEO周光就透露了下一步迭代的路线——元戎启行正基于端到端模型和Thor芯片进行VLA模型的研发工作，并预计将于明年推出。元戎启行也将成为业内首批使用Thor的公司之一。
前不久，周光在专访中对端到端+VLM模型迭代到VLA模型做了形象的解释：“端到端+VLM模型就像学员配教练，教练不能直接操控车，只能通过语言指挥学员，难免出现来不及说清路况等情形。而VLA模型就像是教练自己在开车，会更加熟练。”
他对这次迭代也进行了解释：“VLA模型直接把VLM和端到端智驾模块合二为一，传感器数据进入这个VLA模型，直接输出驾驶轨迹给控制系统。”当VLA模型上车后，可实现百公里接管 1 次，还会有AI安全兜底措施，将会成为新的AEB。
除了英伟达Thor芯片提供的算力支持，数据也是VLA模型成功与否的关键，“一个智驾公司至少要交付上万辆，才能做端到端1.0（端到端+VLM），而想要做到一个模块的VLA架构，则需要 10 万辆级的量产车才行。”
彼时，元戎启行搭载的量产车规模已超 30000 台，仅 12 月，全新蓝山就达到 8057 辆，同比增长214.24%！同时在接触的量产项目已超过 10 个，年底前至少会有三款搭载元戎启行智驾系统的车辆进入市场。
对于VLA模型他充满信心：“我觉得是让这个系统有更长时间的推理能力，以及让系统的可解释性更强，提升还是蛮大的。”
与此同时，商汤绝影CEO王晓刚也表达了对VLA技术的认可，但认为端到端技术的发展还需要经历一个逐步成熟的过程，包括基础设施的完善、数据的积累与仿真等。
相较于传统的通过制定规则训练的模型，VLA模型内核是AI神经网络，AI属性更强，性能天花板更高，多位业内人士均判断VLA模型是未来智驾发展的大方向。
毫无疑问， 2025 年汽车行业将开启“智能化”竞争的下半场。无论是理想的端到端+VLM、元戎启行的VLA，抑或是小鹏、商汤等，都已经在智能化上明确了技术路线和布局。而那些没能赢在起跑线的同行们，更要加紧步伐，给自己争取一个留在牌桌的机会。
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