理想汽车放大招！2026年自动驾驶颠覆来袭，老司机要哭了！

理想汽车在NVIDIA GTC 2025大会上，由自动驾驶技术研发负责人贾鹏正式发布了新一代自动驾驶系统架构MindVLA，并首次详细公开了其技术实现路径。这一架构的核心在于视觉-语言-行为融合模型（VLA），旨在整合车辆对3D空间的理解能力、逻辑推理能力以及行为生成能力。 理想汽车计划于2026年将其应用于量产车型中，预示着智能驾驶技术将迎来一次重大飞跃。

MindVLA架构的核心技术创新体现在以下几个方面：

多模态融合架构：融合视觉、语言与行为

MindVLA采用了三维空间编码器与语言模型融合的设计思路，通过自研的混合专家（MoE）模型基座来实现多任务处理，从而使系统能够同时处理来自不同传感器和模态的信息，提升自动驾驶的整体性能。

3D高斯表征建模：效率提升7倍

在自动驾驶场景建模方面，MindVLA采用3D高斯表征建模技术，与传统方法相比，训练速度提升了7倍，大幅提高了建模效率。

行为决策优化：利用扩散模型快速生成高质量轨迹

在行为决策优化方面，MindVLA利用扩散模型（Diffusion）生成驾驶轨迹，并结合常微分方程采样器，仅需2-3步即可完成高质量轨迹的生成，从而实现更加精准和高效的驾驶行为决策。

云端统一世界模型：支持大规模强化学习

MindVLA还构建了云端统一世界模型，融合了三维场景重建与生成能力，为大规模强化学习训练提供了支持，进一步提升了自动驾驶系统的智能化水平。 MindVLA在用户交互能力方面也进行了全面升级，旨在打造更加人性化和智能化的驾驶体验：

“听得懂”：自然语言指令实时响应

用户可以通过自然语言指令来调整车辆的行为。例如，在行驶过程中，用户可以提出“开太快了”、“应走左侧道路”等需求，系统能够实时响应并作出相应的调整。

“看得见”：识别非标准化交通标志

基于视觉语言模型（VLM），MindVLA能够识别非标准化交通标志，例如手写标语等。此外，系统还可以通过用户拍摄的环境照片来精确定位车辆的位置。

“找得到”：无导航自主探索

在没有导航信息的情况下，车辆可以自主漫游，寻找车位或目的地。例如，用户可以发出“带我去找超市”的指令，系统便会触发自主路径探索功能，带领用户到达目的地。 为了确保MindVLA的可靠性和有效性，理想汽车进行了大量的测试验证，并积极进行专利布局，以推动自动驾驶技术的发展和应用。

海量测试数据：超过10亿公里仿真测试

MindVLA系统已经完成了超过10亿公里的仿真测试，积累了丰富的测试数据。此外，理想汽车还引入了人类偏好数据集，以优化系统在长尾场景下的处理能力，从而提升自动驾驶的稳定性和安全性。

专利布局：开放部分技术文档

理想汽车已经在优化算法等领域申请了127项专利。为了推动自动驾驶技术的进步，理想汽车计划于2025年第三季度开放部分技术文档专利，涵盖三维场景重建、轨迹规划等关键技术。 MindVLA已经完成了工程化适配，并计划于2026年搭载于理想汽车的量产车型。 理想汽车表示，该架构未来还有望拓展至室内环境等非驾驶场景，探索物理与数字世界结合的通用人工智能路径，为人们的生活带来更多便利和智能化体验。