【李想认为一个好的VLA司机大模型应具备专业性、职业性和信任感】
1. 专业性：驾驶任务的高效执行
3D空间感知与推理：VLA通过融合3D高斯表征技术和2D高清视觉数据，构建对物理世界的完整认知，例如精准识别障碍物类型（如施工围栏、临时障碍）并灵活规划绕行路径。
思维链（CoT）与动态决策：在复杂场景（如前方车辆异常刹车）中，VLA能模拟人类司机的因果推理能力，分析潜在原因（故障、异物等）并生成多步骤解决方案，而非机械执行单一动作。
实时博弈能力：通过短思维链和扩散模型（Diffusion）预测他车轨迹，VLA可在高速路口、拥堵路段等场景中实现动态博弈，提升通行效率。
2. 职业性：安全、合规与舒适性
安全对齐与规则遵守：
超级对齐团队：组建超过100人的团队，通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）剔除危险行为（如加塞），确保模型遵守交通规则。
世界模型验证：利用仿真环境模拟数亿公里极端场景（如暴雨、夜间行驶），验证模型应对突发状况的能力，将每万公里验证成本从17万元降至4000元。
舒适性量化：通过加速度（G值）等指标优化驾驶平顺性，确保转弯减速、并线留距等细节符合人类习惯。
3. 信任构建能力：自然交互与透明决策
自然语言交互：用户可通过语音指令直接与司机Agent沟通（如“开慢点”“找车位”），简单指令由车端实时处理，复杂指令则云端协同解析
记忆与场景适应：VLA具备记忆能力，例如在陌生停车场能根据用户指令（如“停在C3区”）自主漫游并完成任务，提升用户依赖感
理想AI Talk第二季
