小鹏汽车自动驾驶技术架构 - 技术核心为拆掉中间的Language层，采用Vision和Language联合输入的语料，认为中间的L影响数据使用效率和scaling up [1][3][5] - 架构使用Latent CoT作为隐空间进行生成和diffusion，侧重世界模型理解物理世界运行规律以输出动作 [3] - 明确没有纯粹Language语料，VL联合语料具体训练方式未解释 [1][5] - 自动驾驶能力取决于数据规模和使用效率，最难数据为corner case，海外泛化性不错 [3][4] - 目前未做Agent，计划2026年基于该架构在广州进行L4级Robotaxi测试 [4] - 强化学习在现有架构中非核心，仅被提及两次，涉及未来需解决如何使强化学习更通用等问题 [6] - 对技术路线存在模糊点，包括scaling持续程度、安全下限、超级对齐有效性及定制化影响等 [5] 理想汽车VLA训练体系 - 训练分三个阶段：预训练云端32B VL基座模型、后训练引入Action转为接近4B参数量VLA、强化学习阶段优化驾驶行为 [8][10][11][13][14][15] - 预训练VL基座包含3D视觉、清晰度提升3-5倍的高清2D视觉、驾驶相关Language语料及VL联合语料（如导航信息与人类判断同步记录） [10] - 为适配车端算力，将32B云端模型蒸馏为3.2B的MoE模型以保证推理速度 [11] - 后训练采用短链条CoT限制在2-3步以内，并加入Diffusion预测未来4-8秒轨迹和环境 [13] - 强化学习分两部分：RLHF实现与人类驾驶习惯及安全对齐；纯强化学习利用世界模型生成数据，基于舒适性（G值）、无碰撞、遵守交规三大指标自我进化，目标超越人类驾驶水平 [14][15][19] - 司机Agent分层处理指令，通用短指令由端侧VLA直接处理，复杂长指令上传至云端32B VL基座模型处理后交由端侧执行 [16][17] 行业技术路线共识与差异 - 小鹏与理想均将VLA、VLM、世界模型等视为端到端体系架构，本质均为Physical AI，技术方向大同小异 [5] - 关键差异在于理想VL基座明确包含驾驶相关纯Language语料，而小鹏强调没有纯粹L语料 [1][2] - 理想认为交通领域是VLA最早落地场景，因规则清晰、控制自由度低（2-3个）、易于模仿学习及强化学习反馈明确 [18][19] - 理想预计2025年底至2026年初强化学习闭环后实际体验将有显著提升 [2]