想象这样一个场景：你坐在车里，轻声说了一句“去最近的咖啡店”，车就启动了，精准而平稳地驶向最近的星巴克。
这种场景不再是科幻电影中的桥段，而是即将被理想汽车新发布的MindVLA大模型变为现实。
在NVIDIA GTC 2025大会上，理想汽车的自动驾驶技术研发负责人贾鹏发表了重磅演讲，介绍了这一新型的自动驾驶架构。
MindVLA是一个全新的视觉-语言-行为大模型，能让汽车具备人类驾驶员般的能力。
我们不禁要问，这是否意味着真正的自动驾驶新时代即将到来？
MindVLA的技术优势和创新点MindVLA不仅仅是一个简单的技术更新，它是对自动驾驶概念的再定义。
理想汽车董事长李想曾打了个比方，说这个技术就像iPhone 4重新定义了智能手机一样，将为自动驾驶领域带来一场革命。
MindVLA整合了空间智能、语言智能和行为智能，这三者的结合使自动驾驶车辆能在复杂的城市交通环境中如鱼得水。
具体来说，MindVLA使用了一个3D空间编码器，可以通过语言模型进行逻辑推理，从而做出合理的驾驶决策。
这个过程不仅要在车端实时运行，还要保证准确性和安全性。
甚至在找停车位这样的细节上，MindVLA都能根据周围的环境做出最优选择，而不依赖地图或导航信息。
值得一提的是，MindVLA不是传统的端到端模型和VLM模型的简单结合，每一个模块都进行了全新设计。
这样的创新保证了整个系统的高效和智能，使自动驾驶真正具备与人类驾驶员类似的感知和决策能力。
从传统驾驶工具到智能司机Agent大多数人对自动驾驶汽车的印象可能还停留在“辅助驾驶”上，比如简单的车道保持和自适应巡航。
拥有MindVLA赋能的汽车，从某种意义上说就是一个智能体，已经跨越了这些基础功能。
理想的目标是让汽车成为一个懂得沟通、能理解用户意图的伙伴。
比如，当你对车说“开太快了”，车不仅能理解这句话的意思，还会做出相应的调整。
另外，当你在陌生地点找不到自己的车，只需拍张照片发送给车，车就能根据照片中的环境找到你。
这种互动方式让汽车从冷冰冰的驾驶工具变成了一位智能助手。
这一切的实现都离不开MindVLA的空间理解和逻辑推理能力。
正如理想所说，MindVLA让汽车拥有了类似人类的驾驶能力，就像一个专职司机一样，可以自主判断和行动。
LLM和3D空间理解在MindVLA中的应用那么，MindVLA是如何做到这些的呢？
核心技术就在于LLM（大语言模型）与3D空间理解的结合。
理想汽车从零开始设计和训练了一个适合VLA的LLM基座模型，使其能在复杂的3D空间中进行推理，并且在有限资源下实现实时推理。
在训练方面，MindVLA依靠海量数据进行自监督学习，不断优化驾驶决策的准确性。
同时，通过与diffusion（扩散模型）相结合，进一步提升了驾驶轨迹的精准度，这一切都确保了自动驾驶的安全性和可靠性。
从技术上讲，MindVLA打破了传统自动驾驶模型的局限，使用了能承载丰富语义的3D高斯（3D Gaussian）作为中间表征。
这不仅提升了模型的性能，也大大提高了数据利用率，从而让自动驾驶从依赖标注数据的瓶颈中解放出来。
值得一提的是，理想还创新性地采用了并行解码技术，有效提升了实时推理的速度。
在应对复杂交通情况时，MindVLA能像人类一样进行快慢思考，既能迅速反应也能深度分析，极大增强了自动驾驶的稳定性和灵活性。
理想汽车创新的不止于技术除了技术上的突破，理想汽车在智能驾驶领域的不断创新也离不开他们对用户体验的重视。
公司不仅在技术大会上积极分享最新进展，更是在实际产品中不断进行优化和升级。
李想曾说过，理想要做的不是简单的汽车智能化，而是将人工智能深度融入到汽车中，让每一辆车都能成为一个智能体。
这一理念贯穿在MindVLA的设计中，使得智能驾驶不再遥不可及，而是成为我们日常生活的一部分。
未来，随着技术的逐步推广，更多车主将享受到这项创新带来的便利和安全。
理想汽车的每一次升级都是在为实现这一目标努力，让普通消费者也能体验到最前沿的科技带来的实实在在的好处。
结尾：自动驾驶的未来在于智能与用户的无缝融合从自动驾驶的视角来看，MindVLA无疑是一个激动人心的创新，它不仅提升了技术性能，更重要的是改变了我们与汽车的互动方式。
未来的汽车不再是冰冷的机器，而是一个能理解你、与你互动的智能体。
或许，再过几年，我们会看到理想汽车在街头巷尾自如穿行，每一辆车都成了用户贴心的智能助手。
这不仅标志着自动驾驶技术的进步，更是人类与科技深度融合的一个见证。
在这个过程中，理想汽车给我们带来的不仅是技术的突破，更是一种全新的生活方式。
未来的出行，将因为这些不断创新的技术变得更加便捷、安全和智能。
希望每一个人都能从中受益，体验到科技带来的美好生活。
