‏ 2025 年是‏‏辅助驾驶‏‏技术范式发生深刻变革的一年。纵观全年，理想汽车凭借全球首个 VLA 司机大模型的落地，完成了从 " 端到端 " 到 " 生成式 AI" 的技术跨越。数据显示，在 VLA 推送后，‏‏理想汽车‏‏辅助驾驶月使用率达到 80%，标志着‏‏新技术已经成为推动辅助驾驶普及率、推动产品价值提升的关键。‏

‏回顾近两年，理想辅助驾驶经历了三次关键的技术架构迭代：从 NPN 先验网络到无图方案，再到端到端 +VLM，最终确立了 VLA 司机大模型路线。与此前本质为 " 模仿学习 " 的端到端架构不同，VLA 司机大模型采用强化学习路径，实质是 " 用 GPT 的方式做自动驾驶 "。其生成的 Token 不是文本，而是轨迹和控制信号。通过生成数据结合仿真环境训练，VLA 有效解决了传统方案难以覆盖极端场景（Corner Case）的痛点。落地实践表明，该模型已具备对物理世界的认知涌现能力‏‏。例如，2026 年 1 月 21 日推送的 OTA8.2 版本中，理想汽车向 AD Max 车型推送了强化版 VLA 司机大模型，VLA 经过行为强化训练后，具备生成参考电门开度、参考方向盘转角的能力，意味着在城区复杂场景下的舒适性将大幅提升。理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋在社交平台发文表示：" 过去两个月，我在北京、上海、深圳、杭州等地累计开了上千公里，充分对比了其他在各种测试中成绩不错的产品，我非常确认 OTA 8.2 后的 VLA 就是行业领先。" ‏

‏技术的领先性直接转化为用户的高频使用。‏

‏截至 2025 年底，理想 VLA 司机大模型推送后，用户月使用率达到 80%。数据进一步显示，VLA 指令的全年使用次数达到 1225.4 万次，其中 " 左右变道 "、" 直行 " 和 " 加减速 " 成为用户最爱用的 TOP3 场景。通过全年 5 次 OTA 升级，理想还上线了增强型 AES 自动紧急转向、VLA 充电等功能，使车辆从单纯的交通工具进化为能理解用户意图、可进行顺畅交互的智能体。‏

‏面向下一个十年，理想汽车明确了 " 具身智能 " 的战略方向，将未来的汽车产品定义为 " 跑在路上的具身机器人 "。在此战略下，理想致力于构建一套 AI 系统：将感知比作 " 眼睛 "、模型比作 " 大脑 "、操作系统比作 " 神经 "、芯片比作 " 心脏 "、本体比作 " 身体 "。通过底盘 VMM 模块与‏‏辅助驾驶‏‏算法的协同，系统能实现精细化控制，达成 " 脑身协同 "。‏

‏而为支撑这一宏大布局，理想汽车持续加大投入，资料显示，其 2025 年研发投入‏‏预计‏‏达 120 亿元，其中仅人工智能领域投入就达到 60 亿元，以高强度的研发资源筑牢技术护城河。‏