2025 年广州国际车展，理想汽车展示了一项新功能—— VLA 充电。

视频中，一辆理想 i6 缓缓驶入超充站，在无需人工干预的情况下，自主寻找空闲充电桩，地锁自动降下，车辆精准泊入。

充电结束后，它自主驶离并通过免密支付完成缴费。

看上去有点科幻，未来却会成为理想车主的日常体验。

按照规划，该功能将于 2026 年 1 月覆盖全国 1400 多座理想超充站，2 月扩展到 2400 座，3 月达到 2900 座。

理想汽车并非首个尝试自动泊车充电的企业，但却是首个实现从城市道路到超充站完整场景覆盖的车企，真正打通了充电的 " 最后 100 米 "，无需在复杂的停车场中寻找空闲桩位，再小心翼翼完成泊车。

这背后，是理想汽车 " 车、桩、站、云 " 体系化能力的集中体现。VLA 司机大模型将空间理解能力从道路驾驶拓展到充电场景，实现了真正的场景打通。

从模仿到理解：VLA重构辅助驾驶底层逻辑

当前，辅助驾驶已成一场既要、又要的极限挑战。

它既要应对中国极其复杂的道路环境，又要满足用户对安全与舒适性的双重期待；既要实现高度自动化，又必须确保在任何场景下都能做出符合人类直觉的决策；既要快速迭代技术，又要保证百万级车队的稳定可靠。

在这场技术长跑中，理想汽车没有选择最简单的模仿学习路径，而是坚持投入研发更难但更本质的 VLA 技术。

这条道路注定充满挑战，却也是目前最接近人类驾驶本质的正确选择。

传统辅助驾驶系统主要依赖 " 规则算法 "，工程师需要为每一种可能的驾驶场景编写特定规则。这种方式在面对复杂多变的真实道路时显得力不从心，尤其难以处理长尾场景。

随着 AI 技术发展，" 端到端 +VLM（视觉语言模型）" 架构成为新选择，它通过模仿人类驾驶行为来学习驾驶技能。

然而，理想汽车发现，当训练数据达到一定规模后，端到端模型的性能提升开始放缓。

更关键的是，这种 " 模仿学习 " 方式存在先天缺陷：它能学会人类的驾驶动作，却不理解物理世界的运行规则，导致在某些场景下做出违反常理的行为，或缺乏深度思考能力，无法像人类司机那样根据场景做出预防性判断。

" 端到端模型像猴子开车，它能够学习人类行为，但并不理解物理世界。" 理想汽车创始人李想曾如此评价。

正是看到这一局限，理想汽车率先将强化学习引入辅助驾驶领域，于今年 8 月推出全球首个 VLA 司机大模型，掀起了一场从模仿驾驶到理解驾驶的认知变革。9 月，该技术全量推送至所有 AD Max 车型。

VLA 不是技术名词的简单堆砌，而是三个核心能力的深度融合：

"V" ( 空间智能 ) 赋予模型对空间的理解能力，包括远距空间感知和全局语义理解。

"L" ( 语言智能 ) 让模型能用语言生成对空间的理解，通过思维链生成决策，并能听懂人类语言指令。

"A" ( 行为策略 ) 则根据场景描述推理并生成最终驾驶行为，使用 Diffusion 扩散模型规划轨迹，让车辆能完成更多复杂的驾驶动作。

与行业主流的 " 端到端 " 方案相比，VLA 的独特之处在于其 " 思考能力 "。

它能够像人类驾驶员一样，面对复杂场景时进行因果推理、权衡利弊、预测后果。

当遇到修路临时改道时，VLA 不仅识别路障，还会评估每条可选路径的安全性、舒适性和效率，最终做出最优决策。

这一技术突破的意义，远超单一功能的提升，它是智能驾驶从 " 工具 " 向 " 伙伴 " 转变的关键一步。

用户不再是系统的监护者，而是可以真正信任这一技术，在长途驾驶中获得充分休息，在复杂路况中减轻精神压力。

数据显示，自 2025 年 8 月 VLA 发布，9 月推送至所有 AD Max 车型以来，系统已累计行驶超过 3.12 亿公里，里程渗透率提高 2.2 倍，每日活跃度提升 3 倍。

这意味着，理想辅助驾驶已经真正成为用户生活的一部分。

VLA 的 " 思考能力 " 不仅停留在理论层面，更在海量真实场景中得到验证，为下一步技术落地奠定了坚实基础。

体系化验证：从充电场景到全方位安全

广州车展上展示的 VLA 充电功能，正是这种 " 思考能力 " 的最佳证明。

当用户选择理想超充站作为目的地，VLA 能自主完成从驶入到充电完成的全流程：云端调度系统自动分配空闲桩位；车辆接近时，地锁自动降下；完成自主泊车充电后，车辆能自主驶离并通过免密支付完成缴费。

这一功能并非孤立存在，而是理想技术体系的有机组成部分。

理想 i8 发布会上，首次亮相的防御性 AES 自动紧急转向功能，也即将向 AD Max 用户全量推送。

传统 AEB 只能应对车辆主动碰撞前方障碍物的风险，而理想汽车的防御性 AES 可规避来自正前、正后、侧前、侧后全方位风险。

演示视频中，一辆理想 i6 在正常行驶时，系统识别到前方和左侧有车，后方车辆快速接近且无减速迹象，提前触发防御策略：通过声音提醒驾驶员，同时车辆加速向右变道，成功避免追尾事故。

截至 2025 年 11 月 20 日，理想汽车主动安全系统，已累计帮助用户避免潜在碰撞事故 1131 万次，避免极端烈性事故超 1.4 万次，夜间主动避险 208 万次。

更重要的是，VLA 通过强化学习，正在六大维度带来全面提升：选对路、速度对、舒适度好、安心感强、可沟通、高效率。

在复杂红绿灯路口、乡间小路、临时改道和施工路段等传统辅助驾驶难以应对的场景中，VLA 将表现得越来越像一位经验丰富的老司机般丝滑通行。

理想汽车技术团队预计，到 2025 年底至 2026 年初，VLA 将展现出更多突破性能力，让用户真正感受到 " 这辆车真的活了 "。

长期主义：辅助驾驶的终局之战

信息高度透明的今天，用户会用日常体验作为标尺，去衡量每一项技术的实际价值。任何技术的华而不实，都可能导致他们用脚投票。

这种全方位的极致要求，使得车企在技术路线选择上必须追求真实有效，不能有丝毫取巧。

辅助驾驶的终局之战，本质是一场考验品牌技术定力与长期主义的价值竞赛。

它不是靠短期营销赢得的流量战场，而是需要十年磨一剑、用扎实技术积累与用户口碑才能站稳脚跟的价值市场。

在这场技术革命中，理想选择了一条少有人走的路：不是简单模仿人类驾驶，而是让 AI 真正理解驾驶；不是追求单项技术突破，而是构建车、桩、站、云的体系化能力；不是依赖短期数据积累，而是通过强化学习让模型持续进化。

当许多车企还在为 L2+ 还是 L3 争论不休时，理想已将目光投向更远的未来。

VLA 技术的潜力远不止于行车和充电，它将重塑人与车的关系，让汽车从单纯交通工具，转变为真正理解用户需求的智能伙伴。

在这场辅助驾驶的终局之战中，理想汽车选择了最难的路，却也是目前最正确的第一条路。

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