在如今瞬息万变的智能驾驶行业，技术的更迭速度堪比海鲜市场的喧嚣与繁忙。自2023年以来，无人驾驶领域掀起了一场以端到端技术为核心的技术浪潮，而这一波潮流的最新进化，便是视觉-语言-动作模型（VLA）的兴起。VLA作为下一代的智能驾驶技术，不仅将助力无人驾驶的提升，更有几率会成为通往全自动驾驶的关键跳板。

  端到端技术是当前智能驾驶领域的一大核心理念。与传统依赖规则和算法的模式不同，端到端系统通过深度学习和数据驱动方式，将感知、决策到控制的整一个完整的过程整合在一起。这一技术的出现，使得无人驾驶不仅仅可以表现得更加拟人化，还能更好地应对城市复杂的交通场景。

  然而，随技术的发展，单一的端到端模型已逐渐显现出其瓶颈。许多公司开始寻求将大语言模型等其他技术结合到智能驾驶中，以提高车辆的理解能力与应对能力。这时，VLA模型应运而生，成为了技术革命的先锋。

  VLA，即视觉-语言-动作模型，最初为机器人领域所接受，并逐渐被引入到智能驾驶领域。谷歌DeepMind在2023年7月推出了全球首个VLA模型，该模型融合了视觉、语言和动作的推理能力，实现了更高层次的场景理解。

  在VLA架构下，无人驾驶系统不仅仅可以处理来自摄像头的视频和图像输入，同时也能够理解来自语言的指令，例如通过语音指令获取“请在前方第二个匝道右转出匝道”的建议。将这一些信息结合，VLA模型能够输出更为精准和智能的行驶轨迹。

  业内专家一致认为，VLA模型是端到端方案的“2.0版本”，具备更强大的综合表现能力。这一技术能够应对更复杂的情境和交通规则，从而为实现L2级别辅助驾驶到L4级别无人驾驶的飞跃提供坚实基础，成为未来智能驾驶的关键跳板。

  随着VLA模型的不断深入，市场上出现了一些先行者。例如，Waymo推出了基于端到端的多模态模型EMMA，号称为VLA架构的一种实现，而理想汽车则表示慢慢的开始内部研究怎么样将VLA模型有效整合到当前技术框架中。

  理想汽车在其三季度财报电话会议上提到，他们正在努力将L4级别无人驾驶与VLA模型结合，而元戎启行在获得大型资金注入后，也大力布局VLA模型研发，预计在2025年推出有关技术。然而，随技术的持续不断的发展，许多公司对VLA模型的技术路径和投入规模也都存在着不同看法和理解。

  尽管VLA模型的潜力巨大，但其实际应用仍面临诸多挑战。最要紧的麻烦是当前车载硬件的算力不足以支撑如此复杂的多模态模型。专家觉得，现在的高阶智驾系统几乎需要将两颗英伟达OrinX芯片结合使用，而预期的Thor芯片的发布延缓，使得系统商业化步伐面临障碍。

  市场上对于VLA模型的前景充满期待，但实际落地的难度也不可小觑。许多车企在筛选适合的硬件平台、模型框架和数据集方面仍在摸索，如何有效融合视觉、语言和动作的数据，实现商业化部署，仍需解决许多技术难题。

  VLA模型在自动驾驶领域的加快速度进行发展无疑是一个需要我们来关注的重要趋势。它不仅将传统的智能驾驶能力提升到一个新的高度，还可能改变我们对未来出行的定义。公司的进展与市场反应都在为这一新技术铺路，但强大的技术方面的要求与市场之间的竞争也让后发者的机会愈发稀少。

  随着技术逐渐成熟，VLA模型可能会成为开启无人驾驶时代的“金钥匙”。未来，汽车厂商将如何整合这一新兴模型以增强其市场竞争力，可以让我们持续关注与探讨。在不久的将来，或许我们也可以看到以VLA技术为基础的全自动驾驶产品驶入生活，这将是一场技术革命的必然结果。

  我们需要期待，期待VLA模型如何在技术与市场之间架起一座坚固的桥梁，引领智能驾驶行业迈向更广阔的未来。与其说VLA模型是一个新的技术名词，不如将其视为颠覆智能驾驶和出行方式的重要一步。返回搜狐，查看更加多