在自动驾驶技术的浪潮中，正当特斯拉专注于FSD系统的迭代优化之时，中国的造车新势力已经悄然掀起了一场智能驾驶领域的范式革命。在NVIDIA GTC 2025大会上，理想汽车自动驾驶技术的领军人物贾鹏，隆重介绍了MindVLA架构，这一创新成果不仅突破了传统驾驶技术的桎梏，更是在人工智能与自动驾驶物理智能体的融合探索上，树立了全新的行业标杆。
MindVLA架构究竟有何独到之处？贾鹏详细阐述道：“MindVLA是一个集空间智能、语言智能和行为智能于一体的机器人大模型。一旦成功实现物理世界与数字世界的无缝对接，它将有望为众多行业带来革新。更重要的是，MindVLA将汽车从单纯的交通工具，转变为能够‘听懂’、‘看见’、‘找到’的贴心专职司机。我们期望通过MindVLA，赋予汽车类似人类的认知和适应能力，使之成为真正能够思考的智能体。”
在技术上，MindVLA打破了自动驾驶的传统框架，引入了3D高斯（3D Gaussian）作为中间表征，这种表征不仅具有丰富的语义信息，还具备出色的多粒度、多尺度3D几何表达能力。通过海量数据的自监督训练，MindVLA极大提升了下游任务的性能。理想汽车从零开始，设计和训练了专为MindVLA打造的LLM基座模型，采用MoE混合专家架构和Sparse Attention技术，实现了模型的稀疏化，从而在模型规模增长的同时，保证了端侧的推理效率。
在LLM基座模型的基础上，理想汽车进一步提升了其逻辑推理能力。通过训练模型学习人类的思考过程，实现了快慢思考的有机结合，并可根据需要自主切换。为了充分发挥NVIDIA Drive AGX的性能，MindVLA采用了小词表结合投机推理，并创新性地应用了并行解码技术，从而实现了模型参数规模与实时推理性能之间的完美平衡。
MindVLA在复杂交通环境中的博弈能力同样令人瞩目。它利用Diffusion技术将Action Token解码成优化的轨迹，并通过联合建模自车行为生成和他车轨迹预测，显著提升了应对复杂交通环境的能力。MindVLA还采用了Ordinary Differential Equation（常微分方程）采样器，仅需2-3步即可生成高质量的轨迹。与特斯拉的纯视觉方案相比，MindVLA通过重建与生成的云端世界模型，构建了虚实交融的训练环境，实现了从错误中学习的强化闭环。这一技术路径的差异，将智能驾驶从“数据驱动”提升到了“认知驱动”的新高度。
在用户感知层面，MindVLA带来的变革远不止技术参数的提升。它重构了人车交互的范式，成为了用户真正“听得懂”、“看得见”、“找得到”的专职司机。无论是理解“带我去找超市”这样的语义指令，还是通过识别商店招牌并自主寻人，甚至在无地图支持的情况下完成空间推理，MindVLA都展现出了惊人的能力。它不再只是一个驾驶工具，而是一个能够与用户沟通、理解用户意图的智能体，这种转变将重新定义智能驾驶的竞争格局。
相关行业专家指出，MindVLA所展现出的跨场景适应能力，有望为智能驾驶的商业化开辟新的蓝海。它在各个场景中的突破，实质上是将L4级技术的应用场景从限定区域扩展到了更广泛的场景。正如iPhone 4重新定义了手机一样，MindVLA也将重新定义自动驾驶，为行业探索出一条兼顾性能与效率的全新路径。
