山东
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IT之家 3 月 17 日消息，今日，理想汽车基座模型负责人詹锟出席 NVIDIA GTC 2026，发表主题演讲《MindVLA-o1：开启全能范式 —— 下一代统一视觉-语言-动作自动驾驶大模型探索》，发布了理想汽车的下一代自动驾驶基础模型 MindVLA-o1。
据介绍，MindVLA-o1 通过五大技术创新 ——3D 空间理解、多模态思考、统一行为生成、闭环强化学习和软硬件协同设计，构建面向物理世界智能的自动驾驶基础模型。
据IT之家了解，该模型的核心突破可以概括为以下五个维度：
- 看得更准（3D 空间理解）：以前的系统更多是在处理平面图像，而 MindVLA-o1 结合了摄像头和激光雷达，通过 3D 编码器让车能够像人类一样感知物体的深浅、距离和运动状态，真正理解三维物理空间。
- 想得更深（多模态思考）：它是首个能“脑补”未来的模型。通过隐世界模型，它不仅看现在，还能在隐形空间里提前“预演”未来几秒可能发生的场景，从而做出更有预见性的决策。
- 行得更稳（统一行为生成）：系统采用 VLA-MoE 架构，专门配备了“动作专家”。它能同时生成所有行驶轨迹点，并通过类似“去噪”的优化过程，确保车开得既丝滑又符合物理规律。
- 进化更快（闭环强化学习）：理想构建了一个强大的世界模拟器。模型不仅在马路上学，还能在虚拟世界里进行大规模、高效率的自我练习和策略优化，大大降低了训练成本。
- 部署更高效（软硬件协同）：通过研究模型精度与硬件延迟的平衡，理想将架构设计的时间从几个月缩短到几天，让复杂的大模型能更流畅地跑在车端芯片上。
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