1 前言

        本篇博客图片内容主要来源于比较知名的智驾评测博主：42号车库，电动知士。

        截至到发布前，理想智驾已经更新到8.2版本。本篇博客版本更早一些。

        2026年1月21日，理想汽车正式向用户推送OTA 8.2版本车机系统，覆盖辅助驾驶、智能座舱与智能电动三大领域。 此次升级重点强化了VLA司机大模型在城区行车中的舒适性表现，并首次推出VLA充电功能，进一步优化纯电用户的补能体验。 在辅助驾驶方面，VLA司机大模型通过行为强化学习，在横向稳定性与纵向平顺性上实现显著优化。

2 场景表现

（1）场景1：封闭园区

        整体的一个路线就是围绕理想研发中心附近绕了一圈，司机位置上全程没有坐人（由于是比较封闭的道路，否则算是违规操作），全程可以语音给理想同学下达目的地/控制指令（比如，“理想同学，带我去星巴克”，“理想同学，带我去穿梭站”，“理想同学，把速度控制到12”）

        通过前置摄像头，进行多模态的场景描述及辅助决策。

思考：
场景为城市道路环境，前方为一处路口，左侧有绿化带和围栏，
远处可见高层建筑和一些低矮建筑物，右侧是现代化建筑物，
建筑外墙设计较为明显。路面较为宽敞，路面标志清晰，无明显障碍物。
空间结构上，道路为三车道布局，自车位于最右侧车道。
路口设置明确，可通行方向为直行和左转，无明显禁止通行标志。
建议自车在通过路口时保持适当车速，观察周围车辆和行人动态，
根据目的地选择直行或左转。

决策：按记忆路线行驶

思考：
当前任务目标：前往 B 区。

环境分析：
根据地面箭头的指示，车辆应继续直行以遵守指示的行驶方向。

决策：直行

（2）场景2：地下车库

        展示的过程也是按照记忆路线行驶，目前还没有展示陌生停车场驶入驶出的功能。

思考：
当前任务目标：
前往 B 区。

环境分析：在图像中，我看到一个地下停车场的场景。
墙壁上有橙色和白色的条带，天花板上有红色的管道，地面上有一些停车位，
但没有明显的空闲车位标示。前方有一个通道，通道上方有一个蓝色的标识牌，上面写有 B 区字样。

（3）场景3：公开道路

T字路口：

        很多人都举例“T”字路口是VLA相对其它模型的一大优势，但特斯拉的FSD也能做到（有多位自媒体测试过），那特斯拉在没有接入VLM/LLM的情况下，只能推测特斯拉训练了不少这个场景的数据。

思考        14:45:51

前方路口为直行方向，交通信号灯显示红灯。请保持当前速度，准备在绿灯亮起时继续前行。
请注意观察左右两侧的交通情况，确保安全通过路口。

决策：路口直行

思考      14:46:59

用户意图：调快速度。当前自车位于第 2 车道，前方路面总共有 3 个车道，
且道路两侧有绿化带和树木，视野开阔，没有明显的障碍物或行人。
根据前视图显示，前方道路较为畅通，没有其他车辆阻碍视线或影响通行。
因此，在确保安全的前提下，适当提高车速是可行的。
然而，必须注意保持与前车的安全距离，并遵守当地的交通规则，以避免超速带来的安全隐患。

决策：调快速度

思考     17:22:23

前方路口为左转车道，但交通信号灯提示红灯，请保持当前速度，等待绿灯亮起再进行左转操作。
确保观察左右两侧来往车辆和行人，避免闯红灯引起事故。

决策：路口左转

思考     17:25:41

前方路口为直行绿灯，视线清晰，道路通行状况良好，无拥堵现象，右侧有行人过街提示标志，
需注意行人动向。前方有多个车道，左侧有白色轿车和黑色SUV，右侧有白色轿车。
建议保持匀速行驶，注意观察周边车辆状态，确保行车安全。

决策：路口直行

思考     17:26:21

用户意图：向右变道
根据车辆前视图图像和补充信息，当前自车处于第二车道，道路总共有三个车道，
右侧有明显的白色实线，表示该车道为不可变道区域。
此外，右侧车辆前方有一辆黄色出租车正准备进入右侧车道，且右侧车道内还有其他车辆，
存在潜在的碰撞风险。
因此，尽管用户指令为向右变道，但为了确保行车安全，我决定车辆正在变道，无法指挥变道。

决策：车辆正在变道，无法指挥变道

3 总结

        从市面上各种测试视频来看，目前VLA具备一定的复杂场景思考能力，一般的场景也能应对，但A所代表的控车能力，依然还有很大的进步空间（取决于Diffusion模块生成的轨迹质量，目前成熟团队的控制模块执行能力还算ok）；并且有时面对需要语言模型解决的标识牌问题，依然没有解决（VA模型这种场景也是束手无策）。

        最新小鹏发布的VLA2.0版本，目前看到不少好评，但笔者还是要等一等，比较全面的评测之后，再写一篇小鹏的表现。