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文｜李安琪 编辑｜李勤

随着智能驾驶行业技术浪潮的涌动，“端到端”技术逐渐成为行业的新宠。这一技术范式强调将AI神经网络融入感知、规划、控制等环节，使得智能驾驶系统能够更好地理解和应对复杂的交通场景。然而，即使“端到端”技术刚刚崭露头角，行业又迎来了一次技术飞跃——VLA模型（视觉-语言-动作模型）的出现。

VLA模型是“端到端”技术的最新进化方向，它深度融入了多模态大模型，使得智能驾驶系统具备更强的场景推理能力和泛化能力。不同于过去的技术方案，VLA模型将视觉、语言和动作三大要素紧密结合，形成了一种全新的智能驾驶解决方案。

这一模型的出现，标志着智能驾驶系统向更加拟人化、智能化的方向发展。VLA模型能够更好地理解交通环境，更准确地判断交通情况，从而做出更合理的驾驶决策。例如，在复杂的交通场景中，VLA模型能够更准确地识别交通信号、车辆和行人，并做出正确的反应。

然而，VLA模型的实现并非易事。它需要强大的算力支持和精确的数据支持。目前，车端芯片硬件尚不足以支撑VLA模型的部署落地。虽然英伟达的新一代车载AI芯片Thor有望改变这一局面，但其量产时间和成本挑战依然横亘在车企面前。

尽管如此，VLA模型仍然被视为通向自动驾驶的关键跳板。一些车企和智驾公司已经开始积极布局VLA模型，希望能够在未来的智能驾驶竞争中占据优势。

然而，随着技术路线的骤然升级和竞赛变奏，后发制人的机会愈发稀少。对于尚未涉足“端到端”技术的玩家来说，要想在未来竞争中占得先机，必须紧跟技术潮流，加强技术研发和模型优化。

总的来说，VLA模型的出现为智能驾驶行业带来了新的机遇和挑战。它使得智能驾驶系统更加拟人化、智能化，但同时也对技术、数据和算力提出了更高的要求。对于车企和智驾公司来说，只有不断提升自身技术实力，才能在未来的智能驾驶竞争中立于不败之地。