5月7日晚，理想汽车CEO李想在《AI Talk 第二季》中抛出这一震撼命题。在这场长达40分钟的深度对话中，他不仅揭示了理想VLA司机大模型的技术内核，更将其比作“机械生命体进化史”的关键转折点——从依赖本能的“动物智能”，到拥有类人决策能力的“数字大脑”，一场关于驾驶本质的革命正在发生。
李想用生物进化论拆解VLA模型的技术路径时，展现出令人惊叹的想象力。第一阶段“昆虫动物智能”，对应依赖规则算法与高精地图的传统辅助驾驶系统。这类系统如同蚂蚁依赖信息素路径，只能在预设框架内执行机械指令，一旦遭遇复杂场景便会陷入“死机恐慌”。
第二阶段“哺乳动物智能”，则是端到端架构与视觉语言模型（VLM）的融合突破。就像猎豹能通过动态视觉预判猎物轨迹，车辆开始学会通过实时视觉数据理解道路环境。一个典型案例是VLM对施工围栏的识别：系统不仅能检测物体轮廓，还能结合语义理解判断“这是临时障碍”而非固定设施，进而触发绕行动作。
而第三阶段的“人类智能”，才是理想VLA的真正野心。通过3D与2D视觉的融合建模，车辆将构建完整的物理世界认知体系。李想特别强调“思维链（CoT）推理能力”的突破：当遭遇前方车辆异常刹车时，VLA会像人类司机一样分析可能性（是否避让动物、突发故障或道路异物），而非仅执行制动指令。这种因果推理能力，让机器首次触摸到“理解”的边界。
当被问及为何至少有五家车企研发类似L9的智能方案时，李想给出一个精妙比喻：“这就像寒武纪生命大爆发，突变环境倒逼所有物种加速进化。”他指出，2023年城区NOA（自动导航辅助驾驶）功能的落地，标志着行业从“功能验证期”进入“用户体验战争”。
在这场竞赛中，理想押注的是“渐进式渗透”策略。VLA的预训练环节模拟人类驾校学习，通过超2000万公里的仿真路测构建基础认知；后训练阶段则引入真实用户数据，让系统在复杂路况中“见招拆招”；最终的强化训练更暗藏玄机——系统会主动生成极端场景（如暴雨中辨识模糊车道线），通过自我博弈实现能力跃迁。
“未来18个月，你会看到智能驾驶系统的‘摩尔定律’。”李想预言，VLA的进化速度将远超机械硬件迭代周期。一个佐证是：2024款L9的自动泊车成功率较上一代提升47%，而这一切仅通过OTA软件升级实现。
在技术狂飙的叙事中，李想突然谈起刚出生的女儿：“深夜给婴儿喂奶时，我总在想——人类幼崽用三年就能完成从爬行到语言表达的进化，这对我们设计AI的认知框架是绝佳启示。”
这种将生命成长与机器进化并置的思考，意外揭示了理想科技树背后的价值观。当工程师团队纠结于是否增加VLA的冗余算力时，李想用父亲的角色反问：“你会因为孩子学走路摔倒就给他装上防护笼吗？”最终，他们选择降低系统对高精地图的依赖，迫使VLA像人类一样在试错中强化空间感知能力。
或许正是这种“科技人格化”的执念，让理想在智能驾驶赛道上走出差异路径。当友商忙于堆砌激光雷达数量时，理想却在研究驾校教练的教学模式——如何将驾驶经验转化为可编码的决策逻辑。这种“向人类学习”的谦卑，反而成为其技术突围的密钥。
节目的最后，李想抛出一个哲学命题：“当VLA的急刹车反应比人类快0.3秒，这是技术进步；但当它开始理解‘礼让行人’背后的伦理判断，我们就必须重新定义何谓驾驶主体。”
这种警惕与期待交织的态度，或许正是智能革命最合理的注脚。在无锡VLA测试基地，工程师们正在训练系统识别特殊场景：遇到举着“求援”纸板的故障车主时，车辆不仅会减速，还能结合地理位置（高速公路vs居民区）判断是否触发紧急救援通知。这种模糊边界的决策能力，正在模糊机器与生命的传统分野。
正如李想在节目尾声所言：“我们不是在制造更聪明的工具，而是在孕育新的道路文明参与者。”当VLA系统在某次测试中主动为救护车规划出一条临时通道时，在场所有人突然意识到：这场进化早已超越技术范畴，它正在重塑人与机器共处的伦理疆界。
汽车百科君