在汽車科技飛速發(fā)展的當下，自動駕駛技術(shù)正以前所未有的速度迭代升級，不斷刷新人們對于未來出行的想象。理想汽車在 NVIDIA GTC 2025 大會上重磅推出的自動駕駛架構(gòu) MindVLA，猶如一顆璀璨的新星，照亮了智能駕駛領(lǐng)域的前行之路，引領(lǐng)我們邁向一個全新的智能出行時代。

MindVLA，全稱視覺 - 語言 - 行為大模型，是全球首個將空間智能、語言智能與行為智能深度融合的機器人大模型。它的誕生，徹底打破了傳統(tǒng)自動駕駛技術(shù)框架的束縛，為汽車賦予了類人的多維認知能力，實現(xiàn)了從 “規(guī)則驅(qū)動” 到 “認知驅(qū)動” 的華麗轉(zhuǎn)身。從此，汽車不再僅僅是一種冰冷的交通工具，而將化身為具備感知、思考和適應(yīng)能力的 “專職司機”，為用戶提供更加智能、便捷、安全的出行體驗。

從技術(shù)原理來看，MindVLA 可謂是集眾多前沿科技之大成。其核心技術(shù)之一是自研的 “3D 高斯” 表征技術(shù)，該技術(shù)能夠像人類的眼睛一樣，高效解析復雜環(huán)境的幾何結(jié)構(gòu)與語義信息。無論是道路上的各種障礙、街邊的商鋪招牌，還是用戶隨機拍攝的場景照片，MindVLA 都能精準識別，為后續(xù)的決策提供堅實的基礎(chǔ)。在面對復雜的城市街道時，它能迅速分辨出哪些是行人、哪些是車輛，以及道路的邊界和交通標識的位置。

基于混合專家架構(gòu)(MoE)的大型語言模型基座，則賦予了 MindVLA 模擬人類 “快慢思考” 決策機制的能力。在遇到突發(fā)路況，如前方車輛突然急剎車時，它能夠像經(jīng)驗豐富的駕駛員一樣，迅速做出反應(yīng)，采取緊急制動等措施，這便是 “快思考” 的體現(xiàn);而在面對復雜的博弈場景，如在擁堵的路口需要選擇最佳的通行路線時，MindVLA 又能進行深度邏輯推理，綜合考慮各種因素，做出最優(yōu)決策，這就是 “慢思考” 的過程。

在行為生成層面，MindVLA 引入了擴散模型(Diffusion)來優(yōu)化駕駛軌跡。通過這一技術(shù)，車輛僅需 2 - 3 步即可生成安全且高效的行駛路徑，并且能夠動態(tài)適應(yīng)交通參與者之間的交互博弈。在無地圖的商場地庫中，車輛可以憑借 MindVLA 自主規(guī)劃路線尋找車位。當遇到死胡同時，它也能靈活地主動倒車、重新探索，整個過程完全依賴實時空間推理，而不依賴預(yù)設(shè)的導航數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出了強大的環(huán)境適應(yīng)能力。

MindVLA 的競爭力還源于其全棧自研的底層技術(shù)創(chuàng)新。理想汽車構(gòu)建的云端統(tǒng)一世界模型，融合了三維場景重建與生成式預(yù)測技術(shù)，打造出了高度接近真實的仿真環(huán)境。自動駕駛系統(tǒng)可以在這個仿真環(huán)境中進行大規(guī)模閉環(huán)強化學習，真正實現(xiàn) “從錯誤中學習”。在過去的一年里，理想汽車團隊將 3D 高斯場景的訓練速度提升了 7 倍以上，大大加速了算法的迭代優(yōu)化，使得 MindVLA 能夠不斷進化，變得更加智能。

為了平衡模型規(guī)模與實時性能，MindVLA 采用了稀疏注意力機制與并行解碼技術(shù)，確保車端能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級響應(yīng)。同時，通過人類反饋強化學習(RLHF)，系統(tǒng)能夠充分對齊人類駕駛偏好。用戶可以根據(jù)自己的習慣，在激進與保守的駕駛風格之間自由切換，甚至只需簡單地發(fā)出 “開慢些” 這樣的指令，車輛就能即時改變行車策略。這種 “語言 - 行為” 的無縫銜接，讓用戶與車輛之間的交互變得前所未有的自然流暢，用戶可以像與同行的伙伴交流一樣，通過日常語言直接操控車輛，如 “繞開擁堵”“尋找最近的充電樁” 等指令都能被車輛準確理解并執(zhí)行。

MindVLA 的落地應(yīng)用，將徹底重塑人車交互模式。在實際駕駛場景中，用戶的出行體驗將得到極大提升。在陌生的園區(qū)里，用戶只需說出 “帶我去超市”，車輛便能憑借 MindVLA 強大的空間理解和邏輯推理能力，自主探索并定位目標超市的位置，帶領(lǐng)用戶順利抵達;若用戶在地庫中不小心遺失了車輛，只需上傳一張周圍環(huán)境的照片，擁有 MindVLA 賦能的車輛就能通過對照片的分析，反向識別出用戶的位置，并自動行駛到用戶身邊，解決用戶的燃眉之急。

在無地圖自主泊車場景中，MindVLA 的優(yōu)勢更是展現(xiàn)得淋漓盡致。當用戶下達 “找車位停好” 的指令后，車輛不僅能夠精準推理空間邏輯、巧妙避開各種障礙，還能在狹窄區(qū)域靈活地完成倒車調(diào)整，最終成功找到合適的車位并安全停放。這一功能打破了傳統(tǒng)自動駕駛對高精地圖的依賴，充分展現(xiàn)出 MindVLA 在未知環(huán)境中的強大適應(yīng)性，為用戶解決了停車難的困擾。

理想汽車將 MindVLA 定義為汽車行業(yè)的 “iPhone 4 時刻”，這絕非夸大其詞。它不僅是一次簡單的技術(shù)迭代，更是一次具有深遠意義的交互范式革命。MindVLA 打通了物理世界與數(shù)字智能的邊界，為機器人、智慧城市等多個領(lǐng)域提供了可復用的技術(shù)框架。在未來，隨著 MindVLA 技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，它極有可能成為物理人工智能的通用底座，推動多個行業(yè)實現(xiàn)協(xié)同進化，讓我們的生活變得更加智能、便捷。

目前，MindVLA 已經(jīng)進入大規(guī)模閉環(huán)測試階段，并計劃于 2026 年實現(xiàn)量產(chǎn)搭載。相信在不久的將來，我們就能在道路上看到搭載 MindVLA 的理想汽車穿梭其中，為用戶帶來前所未有的智能駕駛體驗，真正開啟智能駕駛的全新時代。讓我們共同期待這一偉大時刻的到來，見證 MindVLA 如何重塑未來出行的美好藍圖。