端到端模型与VLA技术路线 - 理想汽车在端到端模型结合视觉语言模型量产的后期发现两大问题：训练数据量超过1000万片段后，模型性能提升速度显著变慢，5个月内平均无干预接管里程仅增长约2倍[5]；端到端模仿学习缺乏深度逻辑思维能力，导致违反常理行为、决策不够智能及安全感不足[5] - 为解决上述问题，公司引入视觉语言模型，并主推视觉语言行为模型量产，期望其平均无干预接管里程达到1000公里以上[2][5] - 视觉语言行为模型具备三大核心能力：空间智能代表对远距空间和全局语义的理解能力；语言智能代表通过思维链生成决策并听懂人类指令，联合训练后推理速度可达10赫兹以上；行为策略代表使用扩散模型直接生成平滑轨迹，支持多种驾驶可能性[6] 仿真测试与闭环训练体系 - 公司升级模型评测方式，使用世界模型进行闭环仿真和测试，使后训练和强化学习环节的评测效率更高，测试成本从每公里18.4元大幅降低至0.53元[9] - 基于世界模型构建的仿真平台可实现强化学习，架构包括云端训练平台进行数据管理和奖励模型更新，更新后的模型在仿真平台运行，高价值数据反馈至样本库[11] - 为配合区域仿真，公司构建世界模型3D资产库，可根据训练需求将资产注入仿真世界作为交通参与智能体[12] 算力资源配置 - 理想汽车总算力达到13EFLOPS，其中10EFLOPS用于训练，3EFLOPS用于推理[13] - 公司拥有5万张训练和推理卡，推理卡算力等效3万个L20，训练卡算力等效2万个H20[13] - 在视觉语言行为模型时代，推理算力尤为重要，缺乏推理卡将无法生成仿真训练环境[13]