文章核心观点 - 理想MindVLA是机器人领域基于大语言模型（LLM）作为主干网络的狭义VLA（Vision-Language-Action）模型，通过多模态信息整合编码和决策输出实现更优的自动驾驶能力，其核心优势包括防御性驾驶、场景理解能力和轨迹稳定性 [2][5][7] 技术架构与原理 - VLA基于LLM作为主干网络，串行整合多模态信息（视觉、激光雷达、语言、地图、定位），输出决策并转换为轨迹及控制细节 [2] - 模型通过扩散模型生成轨迹，相比端到端（E2E）模型更收敛，具备稳定的中短时序轨迹生成能力 [10] - 语音功能是LLM的附加能力，具备基础语音和记忆功能 [11] 场景性能对比（VLA vs E2E+VLM） 防御性驾驶 - 在无遮挡十字路口行驶快速稳健，在有遮挡路口基于剩余距离丝滑减速，减速G值根据距离动态调整，无漏检或虚惊情况 [4][5] - E2E模型难以学会丝滑减速，VLM模块在丁字路口需强制减速但体感为急刹 [3] 拥堵场景决策 - VLA在拥堵高架场景中，让行2辆Cut-in车辆后主动向左变道，避免持续加塞，体现深度场景理解能力 [7] - E2E+VLM通常触发绕行逻辑，缺乏真实场景理解能力 [7] 非标准车道行驶 - VLA在1.5-2.5倍宽闸道轻微减速并居中行驶，无画龙现象 [9][11] - E2E+VLM在该场景100%出现轻微画龙轨迹 [10] 复杂路径规划 - VLA在路口右转后需短距离左转时选择直行并触发导航重规划，决策坚决 [11] - E2E+VLM大概率直接变道或小概率直行 [11] 能力边界与局限性 - 当前版本为辅助驾驶而非自动驾驶，需随时接管 [11] - 行车场景（地面/高架/高速）为完整技术栈，但偶发异常如绿灯不走或误判红绿灯 [11] - 部分场景控车细节仍逊于FSD，但选路能力在杭州优于FSD [11] 迭代与工程优化 - VLA因MoE（混合专家模型）和工程巧思，分场景、能力、细节并行优化，迭代速度快于E2E模型 [11] - 关键信息提取COT（Chain-of-Thought）延迟可接受，在路口15-20米触发防御性减速 [11] 硬件与部署 - 模型运行于2022年双OrinX计算芯片平台 [12]