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2025年8月29日，理想汽車攜理想i8、理想MEGA及L系列車型亮相2025年成都國際汽車展覽會，宣布VLA司機大模型將于9月10日全量推送，并同步開啟全國門店試駕。該大模型已于8月20日隨理想i8同步交付用戶，成為理想汽車在智能駕駛領域的重要進展。
理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋介紹，VLA由視覺（Vision）、語言（Language）、行為（Action）三個部分組成，能夠通過邏輯推理學習駕駛規律，實現對復雜場景的理解和決策。這一架構被視為理想汽車從端到端+VLM模仿學習邁向強化學習的重要一步。
自8月20日交付以來，首批理想i8用戶已在長途及日常場景中使用VLA大模型完成測試：單日最長行駛里程超過770公里，單次最長行駛里程超過420公里。與此前的輔助駕駛相比，VLA帶動了使用率的大幅提升：輔助駕駛每日使用率提升約3倍，累計里程滲透率提升約2.2倍，泊車每日使用率提升約2.1倍。
理想汽車自2021年開始全棧自研輔助駕駛技術，經歷了從規則算法的人工時代到模仿學習的端到端+VLM，再到強化學習驅動的VLA模型的演進。截至2025年8月29日，理想用戶輔助駕駛總里程已達到49億公里，較去年同期增加27億公里。
在端到端+VLM階段，理想汽車通過大規模視頻片段（Clips）訓練，7個月內接管里程（MPI）由12公里提升至130公里，實現了約10倍的性能增長。但在數據量擴展至1000萬Clips后，模型性能提升趨緩。理想通過“超級對齊”方法引入生成數據和規則干預，以解決模仿學習在邏輯推理和預防性判斷方面的不足。
VLA大模型基于強化學習架構，結合世界模型生成的仿真數據進行訓練。世界模型能夠對復雜駕駛場景進行三維重建與生成，既可復現極端場景，也可創造新的測試環境，大幅縮短驗證周期并降低測試成本。
在硬件方面，理想輔助駕駛平臺已完成三次迭代：從早期的地平線J3芯片，到雙Orin-X與J5，再到當前的Thor-U與J6組合。算力方面，目前理想汽車總算力為13EFLOPS，其中3EFLOPS用于推理，10EFLOPS用于訓練，支撐了VLA在仿真與強化學習中的高效訓練。
在部署上，理想汽車完成了VLA模型在Thor-U與Orin-X平臺的跨平臺適配，并實現了INT4、FP8與INT8混合精度推理優化。在Thor-U芯片上，模型推理算力可達700 TOPS，并具備進一步擴展空間。
雷峰網(公眾號：雷峰網)獲悉，理想汽車預計到2026年，VLA大模型的MPI（接管里程）將提升至1000公里以上。公司還計劃在明年推出自研芯片，并搭載于旗艦車型，進一步推動輔助駕駛的量產落地。
根據理想方面披露的數據，目前理想輔助駕駛已覆蓋136萬用戶，累計數據規模超過12億公里，有效支撐了模型的迭代。生成數據在訓練中的占比為10%，其余90%為真實采集數據。
郎咸朋在發布會上表示，理想汽車將繼續依托數據、算法、算力和工程落地能力，推進智能駕駛研發，并通過規模化交付實現用戶層面的持續驗證和迭代。
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