体验理想OTA8.1，能看的视野更远，比如识别红绿灯更早，能挑战连续的复杂路障，也就是更像人开车了。体验背后是技术，机器如何理解物理世界？理想郎咸朋直言“VLA是自动驾驶最好的模型方案”理想高管回应王兴兴质疑VLA（视觉-语言-动作）模型打破了传统自动驾驶“感知-决策”割裂的桎梏，凭借多模态融合实现了语义级的复杂环境理解，这正是李想所强调的汽车机器人必备的物理世界感知能力。其优势体现在三方面：一是天然适配具身智能，能构建道路场景认知图谱，可理解施工牌“临时封闭”的因果逻辑，实现类人推理；二是动态决策更灵活，在L4级场景中，语言引导的动作生成模块让突发状况下决策延迟降低40%，鲁棒性突出；三是数据效率革新，借助预训练能力将场景理解样本需求缩减70%，加速高阶自动驾驶落地。对比其他选手，理想押注VLA打造认知内核，让车辆从“执行”转向“理解”，VLA的成长会更像是人的成长，离不开大量的语言输入和更快的迭代。VLA路线不仅满足L4功能需求，更定义了自动驾驶的未来范式。
