文章核心观点 - 语言能力是自动驾驶系统认知理解与决策规划的核心 语言在VLA架构中承担对视觉感知内容的认知理解并形成行动规划和决策 而非仅作为交互界面的文字输出或语音输入[1][2] - VLA架构在L3/L4高阶自动驾驶阶段将展现显著优势 当前辅助驾驶任务简单时与其他方案差异不明显 但在复杂AGI任务中预计将获得碾压性胜利[2] 技术架构解析 - VLA架构由三部分组成 V代表视觉感知 L代表语言能力 A代表动作执行 其中L核心功能是通过人类语言数据学习进行隐式逻辑推理[2] - 语言能力本质是认知框架 语言塑造和限制人类对世界的认知、理解与表达能力 不同语言体系形成差异化认知框架 这是人类与动物的关键区别[1] 技术实现路径 - L语言部分不依赖显式文字推理 而是通过语言数据学习实现隐式逻辑推理 背后核心是长思维链推理过程 文字输出与语音输入仅为可选交互方式[2] - 自动驾驶系统类比人类认知优势 人类视觉不如鹰 行动速度不如猎豹 但凭借语言衍生的认知理解能力成为地球主导物种[2]