VLA 玩家新增一员，表现已超过端到端上限。

作者 |  张睿

编辑 |  志豪

VLA 模型领域又来了一位新玩家。

车东西 8 月 27 日消息，日前，元戎启行发布了全新一代辅助驾驶平台—— DeepRoute IO 2.0。

▲元戎启行发布 DeepRoute IO 2.0

该平台搭载元戎启行自研的 VLA（Vision-Language-Action，视觉 - 语言 - 动作）模型，融合视觉感知、语义理解与动作决策三大能力，对比传统端到端模型，VLA 模型更擅长应对复杂路况。

▲ VLA（Vision-Language-Action）模型

据介绍，元戎启行 DeepRoute IO 2.0 平台以 " 多模态 + 多芯片 + 多车型 " 适配为核心设计理念，支持激光雷达与纯视觉版本，可面向多种主流乘用车平台开展定制化部署。

元戎启行方面表示，截至目前基于 DeepRoute IO 2.0 平台已达成 5 个车型的定点合作项目，首批量产车也即将进入市场。

元戎启行 CEO 周光表示，"VLA 模型融合了语言模型，具备强大的思维链能力，能摆脱传统端到端模型的黑盒难题，并将信息串联、分析，从而推理出因果关系。此外，它天然集成海量知识库，泛化能力更强，能够更好地适应复杂多变的真实道路环境。"

另外，周光还表示，VLA 模型的表现目前处于持续提升阶段，但 VLA 模型的下限已超过端到端上限，未来会越来越好。

01.

VLA 模型带来 4 大功能 支持防御性驾驶策略

在此次发布会上，元戎启行展示了其 VLA 模型的 4 大功能：空间语义理解、异形障碍物识别、文字类引导牌理解、记忆语音控车。

▲元戎启行 DeepRoute IO 2.0 平台 4 大功能

空间语义理解是元戎启行 VLA 模型的重点能力。该功能可在视野受限的动态或静态盲区环境中（如公交车遮挡、复杂路口、桥洞等）感知潜在风险，主动对盲区进行 " 预防性预判 "。

▲ DeepRoute IO 2.0 系统空间语义理解能力

系统可在风险出现前提前减速、稳妥通行，具备拟人化的防御性驾驶策略。周光表示：" 必须让 AI 学会害怕，这才是对安全真正的重视。"

▲ DeepRoute IO 2.0 系统具备防御性驾驶策略

其余三项能力分别是：异形障碍物识别使系统能够识别并应对如施工锥桶、超载小货车等非结构化障碍；文字类引导牌识别让系统 " 看懂路标 "，可解析潮汐车道、公交专用道等文字信息；记忆语音控车功能支持自然语言指令交互，并逐步学习用户偏好。

▲ DeepRoute IO 2.0 系统异形障碍物识别能力

此外，元戎启行方面表示，其城市领航辅助系统总计已获得超过 10 款车型的定点合作，并已经有近 10 万辆量产车型交付，包括 SUV、MPV、越野车等多个车型。

▲元戎启行已交付近 10 万辆具备城市领航辅助系统车型

02.

VLA 模型幻觉现象已经很少 将拓展至人形机器人

在发布会后，元戎启行 CEO 周光接受了车东西在内媒体的采访，回答了有关 VLA 模型等方面的问题，以下是部分重点问题的整理，在不改变原意的情况下有删减。

▲元戎启行 CEO 周光

1、激光雷达短期仍有其价值

关于特斯拉 CEO 马斯克提到的 " 激光雷达会让自动驾驶越来越不安全 " 的观点，周光表示他认为激光雷达目前对通用障碍物识别仍有重要作用，大模型的知识库能力可以识别很多未知障碍物。

周光相信随着大模型技术的发展，视觉会在感知中扮演越来越重要的角色。短期来看，激光雷达受限于技术发展和数据集的成熟度，仍有其价值，而长期来看，大模型有望逐步解决现在依赖激光雷达的部分任务。

2、VLA 模型的研发和训练本身与芯片无关

关于元戎启行 VLA 模型针对不同芯片平台，在算法和训练上做了哪些优化，周光表示 VLA 模型的研发和训练本身与芯片无关，训练完成后才会进行部署适配，不同芯片平台主要影响的是工程部署的工作量，并不会改变训练方式或模型架构。

3、VLA 模型幻觉现象已经很少

关于 VLA 模型是否也会出现 " 幻觉 "，周光表示预训练阶段确实可能产生幻觉，但通过后训练对齐技术，已经能极大抑制这一现象。现在主流大模型（如豆包、千问）幻觉现象已经很少，这方面已有较好的解决方案。

4、VLA 模型将拓展至人形机器人

关于 VLA 模型是否会拓展至人形机器人，车用和机器人用的 VLA 模型是否是同一套，周光表示 VLA 模型本身是通用架构，不再为特定场景定制。元戎启行年初发布的 RoadAGI 策略时就表示，未来这一技术可泛化至多种移动场景，包括小区、电梯、办公室等室内外环境。

周光还提到现在很多机器人还依赖遥控或巡线技术，而元戎启行希望能实现真正自主、通用的移动能力。

5、出海的关键在于合规

关于元戎启行在出海方面计划和 VLA 模型对出海的帮助，周光表示出海的关键在于合规，而随着 AI 模型正越来越通用化，互联网数据训练的基础模型已具备较强泛化能力，不存在 " 中国模型只懂中国 " 的说法。

03.

结语：元戎启行加速 VLA 模型上车

在发布会上，周光总结道："10 万是一个起点，随着高阶辅助驾驶市场的加速打开，我们相信，像元戎启行这样具备核心技术能力的公司将迎来更大的市场空间。"

未来，元戎启行表示将围绕 VLA 模型持续拓展应用边界，在乘用车市场加速量产部署的同时，推进基于量产车平台的 Robotaxi 业务。

另外，元戎启行希望 VLA 模型在更多可移动智能体上延展复用，逐步实现从单点功能到通用智能体的系统演进。