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长城汽车:AI应用上车加速度——长城汽车VLA实践与探索

2026-06-23 15:07:51| 阅读量:2173| 来自: 盖世汽车   |  阅读量:10974  |  

摘要: 当前,智能驾驶技术正经历从“规则驱动”到“数据驱动”、再到“知识驱动”的范式跃迁。如何让AI不仅“看见”世界,更能“理解”和“思考”物理世界,成为行业竞逐的下一制高点。 2026...

当前,智能驾驶技术正经历从“规则驱动”到“数据驱动”、再到“知识驱动”的范式跃迁。如何让AI不仅“看见”世界,更能“理解”和“思考”物理世界,成为行业竞逐的下一制高点。

2026年6月17日,在2026第九届智能驾驶与出海大会上,长城汽车智能驾驶产品资深专家陈龙,分享了长城汽车在VLA大模型量产应用上的最新探索与实践。

陈龙指出,下一代智能驾驶的核心在于让算法自带知识,长城汽车已将VLA架构与云端世界模型协同落地,使汽车具备“听得懂、看得见、会思考、可信任”的类人能力,推动用户体验从“能用”“敢用”向“好用”“爱用”全面跃升。

长城汽车智能驾驶产品资深专家

以下为演讲内容整理:

一、 算法演进:从“规则”到“知识”的范式转型

陈龙在演讲中对智能驾驶算法的演进路径做了简明复盘,指出了行业当下的痛点:

第一阶段: 工程师编写代码,局限于已知场景。

第二阶段: 端到端大模型引入,通过海量数据训练,但难以处理“长尾工况”。

第三阶段: 长城汽车正在推进算法向“知识驱动”进化,即让系统不仅仅是识别数据,而是像人类驾驶员一样掌握“交通知识”与“推理能力”。

二、 技术解析:车端VLA与云端世界模型协同

针对技术实现方式,长城汽车讲解未来的架构方案:

架构定义: 车端VLA大模型与云端世界模型协同工作。

车端感知: 实现对摄像头与激光雷达数据的多传感器融合,构建物理空间表征。

语言融合: 引入文本编码模块,将导航指令与互联网知识融入模型。

控制策略层: 在模型输出端设置策略层,对轨迹进行综合评估,确保驾驶行为符合工程安全标准。

图源:演讲嘉宾素材

三、 产品价值:打造具身智能的“四维体验”

在演讲中,陈龙将VLA技术带来的产品体验提炼为四个关键维度,这也是长城汽车智驾系统的核心竞争力:

1.听得懂: 基于自然语言理解,支持驾驶员高频日常指令。

2.看得见: 实现对三维物理空间、道路边界及障碍物的精准识别。

3.会思考: 借鉴人类逻辑,针对泥泞、狭窄路段实现类人推理,而非简单记忆。

4.可信任: 实现“思维链可视化”,通过车机向用户展示系统决策依据,增强人机信任。

四、 行业愿景:用户体验的跃升

陈龙总结道,技术价值的终极指标在于用户感受。长城汽车致力于通过VLA技术,推动用户体验从“能用”、“敢用”跨越至“好用”、“爱用”。这不仅是算法的升级,更是让智能驾驶成为用户出行中“值得信赖的伙伴”。

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