理想VLA技术突破 - VLA司机大模型实现"眼睛"（视觉）、"大脑"（语言）、"手脚"（行为）三合一芯片集成 使车辆从"识别路况"进化到"读懂场景" 支持语音指令直接执行驾驶操作如"前面掉头" [4] - 空间编码器结合语言模型与逻辑推理生成驾驶决策 通过Diffusion预测行人车辆轨迹 优化出最像"老司机"的驾驶路径 提升复杂环境博弈能力 [6] - 采用MoE架构与Sparse Attention技术实现"智能省电" 按需唤醒特定功能专家模块（如并线专家/泊车专家） 保证模型规模增长同时维持端侧推理效率 [7] - 通过RLHF微调使VLA学习人类驾驶习惯（如"让速不让道"） 并支持全场景自然语言交互（如"找星巴克放门口"） [7] AI安全防御体系 - 构建覆盖车、云、App及充电网络的纵深防御体系 以理想星环OS为安全基座形成端到云统一防护 [7] - 针对AI特有的对抗攻击（如激光点云干扰） 采用多模态对齐技术交叉验证 通过视觉与激光雷达融合提升异常识别能力 [11] - 重点研发对抗攻击防护、安全对齐、行为约束三项关键技术 通过持续攻防验证强化AI系统免疫力 [11] 行业标准化进展 - 公司当选车用人工智能标准化促进中心"端到端AI模型评价及测试研究组"组长单位 及"车用AI信息安全评价与测试研究组"副组长单位 [2] - 该中心由中国汽车标准化研究院组建 聚焦AI安全管理/风险治理/模型评测等前沿领域 目前成员单位超90家 [13] - 参与启动全球首个汽车AI安全专项计划SAFER AI 推动"安全评估-工程研究-标准研制"三位一体发展 [14] - 将主导标准化研究成果向产品转化 实现"老司机般"的安全智能驾驶体验 促进行业新质生产力发展 [16]