元戎启行对VLA模型的投入，源于元戎启行CEO周光对技术趋势的判断。 2023年底，GPT-4发布后展现出的多模态理解和逻辑推理能力，让周光看到了一条通往更高阶智能驾驶的路径，他认为"强AI时代"可能提前到来。 "它打破了我们对AI发展进程的认知——原来从弱AI到强AI可能只需要几年，而非过去认为的50年……如果我们不转型为大模型驱动的公司，未来很可能面 临降维打击。"周光在接受经济观察报等媒体采访时说。 真正促使元戎启行坚定转向VLA的，是一个发生在2024年6月的具体场景。在深圳福田保税区入口，突然立起一块"车辆左转不受灯控"的指示牌。当时元戎 启行的测试车在红灯前停下，却因无法理解牌面文字而被后车鸣笛催促。 8月26日，元戎启行发布全新一代辅助驾驶平台——DeepRoute IO 2.0，该平台搭载自研的VLA（Vision-Language-Action）模型，融合视觉感知、语义理解与 动作决策三大核心能力。 如今，从理想、小鹏等整车企业，到元戎启行等智驾供应商，越来越多企业开始布局VLA模型。VLA与现有的端到端架构的区别在哪里？它能给企业和用 户带来什么？ 让AI学会"害怕" 区别于端到端架构的模 ...

无人物流车融资与商业化进展 - L4级自动驾驶企业白犀牛完成B+轮融资 老股东顺丰和线性资本继续投资 新股东包括以骏资本和三六零基金 B轮融资总额累计近5亿元[2] - 白犀牛资金将投向车规级无人车研发、AI技术迭代和商业场景拓展 聚焦末端物流领域规模化落地[2] - 公司从商超配送起步 与永辉、盒马合作 2023年转向快递物流场景 活跃车辆从2024年底近百台增至当前千台规模 覆盖全国100多个城市 服务顺丰、中通和中国邮政等头部物流企业[2] - 无人物流车赛道2025年大额融资频现：新石器无人车2月完成10亿元C+轮融资 九识智能4月完成1亿美元B3轮融资[2] 政策支持与行业应用规模 - 商务部等8部门2025年3月联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》 明确推广无人配送车等设施设备[3] - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出在物流等领域推动智能终端广泛应用[3] - 国家邮政局数据显示 截至2024年底快递物流无人车规模化应用超6000台 覆盖100多个细分场景 交付订单上亿件[3] - 头部物流企业顺丰、京东物流和中国邮政持续推进无人配送车应用[3] 技术发展与市场预测 - 菜鸟CTO预计未来三到五年快递行业将部署超20万台无人车[4] - 元戎启行发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 擅长应对复杂路况[4] - VLA模型具备空间语义理解、异形障碍物识别、文字引导牌识别和记忆语音控车功能 适配15万元以上车型 未来可能优化至10万元级别车型[4] - 2025年下半年理想汽车、小鹏汽车和奇瑞汽车纷纷布局VLA模型 理想i8已搭载 小鹏G7 Ultra明确上车时间表 奇瑞猎鹰智驾采用VLA+世界模型[5] 行业趋势与竞争格局 - 无人物流车作为低速封闭场景应用 已到规模化商业应用临界点[3] - 券商分析指出无人物流车应用场景广泛 产品迭代迅速 在末端配送和封闭场景中表现良好 头部厂商订单量有望大幅增长[3] - VLA模型成为人工智能前沿技术 推动以大模型为基座的智驾方案加速应用[5] - 车企自研与第三方合作格局变化 积累深厚的企业在L3级高阶智驾市场具竞争优势 具身智能领域发展潜力巨大[5]

自动驾驶行业商业化进展 - 自动驾驶大规模商业化速度加快 无人物流车等细分应用场景被市场看好 人工智能等前沿技术助推领域发展提速 [1] - 无人物流车等低速封闭或半封闭场景商业化进展较快 已来到规模化商业应用的临界点 [2] 无人物流车投融资与市场表现 - 白犀牛完成B+轮融资 B轮融资总额累计近5亿元 老股东顺丰 线性资本再次出手 新股东以骏资本 三六零基金加入 [2] - 白犀牛活跃车辆从2024年底近百台快速增长至当前千台规模 覆盖全国100多个城市 服务于顺丰 中通 中国邮政等头部物流企业 [2] - 2025年以来无人物流车赛道大额融资频现 新石器无人车完成10亿元C+轮融资 九识智能完成1亿美元B3轮融资交割 [2] - 截至2024年底快递物流无人车规模化应用累计超6000台 为100多个细分场景用户交付上亿件订单 [3] - 菜鸟预计未来三到五年仅快递行业就会部署超20万台无人车 [3] 政策支持与行业应用 - 商务部等8部门联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》 推广智能立体仓库 自动导引车 无人配送车等设施设备 [3] - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出在交通 物流 商贸等领域推动新一代智能终端 智能体等广泛应用 [3] - 无人物流车应用场景广泛 在快递快运末端配送 封闭场景物流运输 商超生鲜配送等场景中表现良好 [3] - 顺丰 京东物流 中国邮政等头部企业持续推进无人配送车在物流行业中的应用 [3] VLA模型技术发展与车企布局 - 元戎启行发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 擅长应对复杂路况 具备空间语义理解 异形障碍物识别等功能 [4] - DeepRoute IO 2.0对15万元以上车型可适配 未来10万元级别车型通过优化也有机会搭载 [4] - 2025年下半年以来理想汽车 小鹏汽车 奇瑞汽车等车企纷纷布局VLA模型 理想i8搭载VLA司机大模型 小鹏G7 Ultra明确VLA上车时间表 奇瑞猎鹰智驾采用VLA+世界模型 [4] - VLA模型成为人工智能行业技术前沿 业内对其在具身智能等领域表现有很高期待 [4][5] - VLA技术发展预示以大模型为基座的智驾方案加速应用 汽车企业逐渐向科技企业转型 [5]

电动化 - 铃木计划在印度投资7000亿卢比（约80亿美元）建设全球电动车生产中心 初期年出口目标5万至10万辆 后续产能潜力逐步释放 [6] - 铃木印度子公司马鲁蒂铃木股价因该战略上涨2.6% 创历史新高 但印度电动车渗透率仅4.5% 电池成本高导致e Vitara SUV本土上市时间未定 [6][7] - 印度政府目标2030年电动车渗透率达30% 铃古吉拉特邦工厂年产能规划100万辆 支持"印度制造"战略并促进产业升级与就业 [7] - 美欧试探统一汽车监管标准 若实现将降低欧洲小型低价电动车进入美国市场门槛 例如雷诺5车型可能进入美国 [8][10] - 美欧标准差异主要在行人保护要求 美国盛行高大皮卡不符合欧洲标准 且存在高额关税和电池供应链政策不一致等障碍 [10][11] 智能化 - DeepRoute.ai推出DeepRoute IO 2.0智能驾驶平台 基于VLA模型 兼容激光雷达与纯视觉方案 采用NVIDIA DRIVE AGX Thor系统 已与5家整车厂合作 年内量产上市 [12][14] - 平台结合OCR和语音控制 实现实时识别与人机交互 完成城市复杂路况验证 推动行业从"堆硬件"向"强认知"转型 [14][15] - Stellantis暂停L3级自动驾驶系统AutoDrive开发 因高研发成本、技术挑战及有限市场需求 原计划允许"免手免眼"驾驶 [16][18] - Stellantis转向依赖供应商提供软件支持 保留核心内部研发 股价过去一年下跌超过40% 反映传统车企软件能力追赶困境 [18][19] - 丰田研究院与波士顿动力合作开发人形机器人Atlas II 采用大行为模型（LBM） 通过少量人类示范学会复杂操作 目标应用于工厂和物流场景 [20][22][23] 新管理 - Ken Ganley集团收购俄亥俄州两家雷克萨斯经销商 Metro Lexus和Akron-Canton Lexus 强化豪华车区域布局 [24][26] - 收购切入高净值人群聚集的克利夫兰和阿克伦地区 提升客户服务指数和区域市场控制力 应对汽车零售业整合趋势 [26][27] 国际化 - 现代汽车集团将美国投资规模提升至260亿美元 用于扩大现代与起亚产能、建设路易斯安那州钢厂和机器人工厂 年产能3万台 [28][30] - 投资创造约2.5万个就业岗位 响应美国《通胀削减法案》 强化供应链自主权 将美国从销售市场升级为制造与技术策源地 [30] - 非洲汽车市场规模预计从2024年210.7亿美元增长至2033年331.4亿美元 复合年增长率5.16% 南非占据28.4%份额 [31][33] - 南非2023年向非洲出口汽车零部件价值428亿兰特 非洲成为仅次于欧盟的第二大出口市场 需求包括发动机零件和电动车技术产品 [33][34] 安全与风险 - 雪佛兰召回逾23,500辆科尔维特跑车 因燃油泄漏隐患 涉及2023至2026年款车型 NHTSA估计0.1%车辆存在缺陷 已有四起火灾事故 [35][37] - 通用汽车将在经销商处安装防护罩引导燃油远离热源 召回事件凸显高性能跑车燃油系统安全设计挑战 [37][38] - 大众汽车因电容式触控按钮面临集体诉讼 指控按钮过于敏感导致意外操作和交通事故 涉及ID.4、ID.Buzz和高尔夫等车型 [39][41] - 大众设计主管承认电容按钮问题 承诺后续车型重新引入实体按键 NHTSA已收到多起投诉 事件反映汽车智能化设计风险 [41]

元戎启行新一代辅助驾驶平台发布 - 公司正式发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 较端到端模型更擅长应对复杂路况 [1] 行业技术路线竞争格局 - 智能驾驶行业进入VLA时代 小鹏、理想、吉利、奇瑞等车企下半年纷纷布局VLA模型 理想汽车已在理想i8车型搭载VLA司机大模型 [1] - VLA技术涵盖范围广 需要精准技术判断和长期积累 公司宣称在防御性驾驶等方面具有先发优势 [1] VLA模型技术特性 - 模型融合语言模型 具备强大思维链能力 有效缓解传统端到端模型黑盒问题 实现信息串联、分析与因果推理 [1] - 天然集成海量知识库 展现更强泛化能力 更好适应真实道路复杂多变场景 [1] - 预训练阶段可能产生幻觉现象 但通过后训练对齐等技术手段已能大幅抑制 行业已有成熟应对方案 [2] - 模型同时支持激光雷达与纯视觉两种方案 可灵活适配不同传感器配置 [9] 算力需求与成本结构 - VLA作为全新领域存在众多技术方向 资源消耗可控制在较优水平 辅助驾驶场景下GPT模型规模相对可控 [4] - 7B参数模型不需要极端庞大算力支撑 [4] - 与端到端方案成本差异集中于芯片部分 其余模块成本接近 芯片成本与制程工艺密切相关 行业已进入千TOPS级算力芯片时代 [5] 商业化进展与产能规模 - 公司已获得超过10款车型定点合作 成功交付近10万台搭载城市领航辅助系统的量产车辆 [6] - 基于DeepRoute IO 2.0平台已达成5个定点合作项目 首批量产车即将进入市场 [9] 市场定位与价格策略 - 目前15万元以上车型可适配VLA技术 通过进一步优化未来有望下探至10万元级别车型 [5] - 10万台交付规模是起点 高阶辅助驾驶市场加速打开将带来更大市场空间 [9] 安全理念与技术路径 - 公司将防御性驾驶作为系统训练核心目标 让AI具备对风险的敬畏之心 [9] - 激光雷达在通用障碍物识别方面短期仍具有不可替代作用 长期可能被视觉方案替代 [9]