黄细里 童明祺 行业研究 行业深度 AI系列深度22期：智能驾驶VLA模型的架构范式与厂商路线

摘要

VLA（视觉-语言-动作）模型是自动驾驶演进的新范式，通过显式动作头弥合了VLM4AD留下的动作生成缺口。 VLA4AD核心架构包含视觉编码器、语言处理器和动作解码器，其演进经历从被动解释器到推理中枢四个阶段。 当前VLA4AD面临六大挑战，其中车载端需实现不低于30Hz推理帧率的算力约束和数据瓶颈是短期最核心制约。 头部厂商VLA路线已出现明显分化：Waymo EMMA基于Gemini驱动纯端到端架构，引入思维链后规划性能提升6.7%；理想采用3D高斯和MoE升级至MindVLA统一架构；元戎启行40B VLA基座使数据处理周期压缩至约12小时；千里CoWorld-VLA在NAVSIM v1上PDMS达89.8。 小鹏第二代VLA则去掉语言转译环节，采用32倍超密视觉思维链使预测误差降低33%，并在2,250 TOPS算力的Ultra版车型上搭载数十亿级参数模型。 报告认为，物理AI将成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景值得重点关注。

主要观点

• VLA模型整合视觉感知、语言理解与动作决策，通过显式动作头弥合VLM4AD的动作生成缺口。

• VLA4AD核心架构通常分为视觉编码器、语言处理器和动作解码器三部分。

• VLA4AD内部演进可划分为被动解释器、规划协作者、统一动作生成器、推理中枢四个阶段。

• 实时性能约束要求车载端VLA系统实现不低于30Hz的推理帧率。

• Waymo EMMA基于Gemini构建纯端到端架构，引入思维链推理后端到端规划性能提升6.7%。

• 元戎启行40B VLA基座将数据处理周期由5天以上压缩至约12小时，目标2026年底达到100万辆。

• 千里CoWorld-VLA构造四类专家Token构建规划表征，在NAVSIM v1测试中PDMS达89.8。

• 小鹏第二代VLA弱化显式语言中间层，采用原生多模态Tokenizer和视觉思维链直达动作。

• 小鹏第二代VLA推理效率提升32倍，较传统CoT预测误差降低33%，车端Ultra版算力达2,250 TOPS。

• 小鹏第二代VLA训练数据量近1亿clips，累计50PB，每版模型训练数据约4万亿Tokens。

• 物理AI将成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景应重点关注。

论述逻辑

• 自动驾驶经历模块化到VLM4AD演进，但遗留动作生成缺口 -> VLA4AD范式出现，通过显式动作头整合视觉、语言与动作 -> 架构拆解为三大核心模块及四阶段演进 -> 指出当前面临鲁棒性、30Hz帧率算力要求等六大技术瓶颈 -> 对比头部厂商差异化路线（Waymo/理想/元戎/千里探索显式语言与动作耦合，小鹏趋向去显式语言层的视觉动作路线） -> 展望物理AI增量空间并强调智驾闭环场景的投资价值。

关键展望

• 后续厂商竞争将集中在实时性、数据闭环、评测口径和量产可靠性。

• 长期来看，基础规模驱动模型、神经符号安全内核、车队级持续学习等方向有望成为突破瓶颈的核心演进路径。

• 面临技术迭代不及预期、大模型厂商ARR增速放缓及智能驾驶商业化落地不及预期等风险。

推荐标的

• 报告未明确给出具体推荐标的，维持汽车行业'增持'评级。