7月29日，理想汽車首款純電SUV i8正式上市，定價區(qū)間32.18萬至36.98萬元，提供Pro、Max、Ultra三款配置。在品牌轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期，i8承載著理想從增程式向純電路線突圍的重任。

而理想i8核心差異化功能VLA（視覺-語言-行為）司機(jī)大模型，以“實驗室仿真替代路測”的顛覆性路徑，成為車輛的一大功能優(yōu)勢，也引發(fā)了行業(yè)對智能駕駛研發(fā)邏輯的新路徑思考。

路徑分野：仿真實驗室破解行業(yè)效率瓶頸

傳統(tǒng)智能駕駛依賴實車路測收集場景數(shù)據(jù)，面臨成本高、周期長、風(fēng)險大的三重困境。2023年理想實車測試成本高達(dá)每公里18.4元，全年僅完成157萬公里數(shù)據(jù)采集。

相比之下，VLA大模型依托高擬真仿真系統(tǒng)實現(xiàn)突破：該系統(tǒng)采用3D高斯建模技術(shù)，復(fù)刻中國99.9%真實路況環(huán)境，動態(tài)生成暴雨淹路、隧道GPS失效等2000余種長尾場景。2025年上半年仿真測試?yán)锍掏黄?009萬公里，單公里成本降至0.53元，較傳統(tǒng)模式下降97%。

該系統(tǒng)的動態(tài)場景生成能力實現(xiàn)規(guī)則修改后30分鐘內(nèi)生成10萬組新測試場景，較實車采集效率提升顯著。通過AI智能體自主博弈機(jī)制——即交通參與者（車輛、行人）被建模為自主決策實體，在仿真環(huán)境中相互博弈——系統(tǒng)加速攻克了高速ETC加塞、逆行電動車等傳統(tǒng)路測難以覆蓋的復(fù)雜場景。

這一模式使接管里程（MPI）進(jìn)化速度達(dá)到行業(yè)平均水平的3倍，VLA模型在7個月內(nèi)實現(xiàn)MPI提升10倍，而上一代技術(shù)需耗時2年。

數(shù)據(jù)閉環(huán)：12億公里路況構(gòu)筑壁壘

理想智駕路徑的核心競爭力建立在數(shù)據(jù)生態(tài)閉環(huán)之上。現(xiàn)有60萬輛量產(chǎn)車構(gòu)成實時數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，每日回傳200TB駕駛數(shù)據(jù)，完整覆蓋縣域窄路、農(nóng)貿(mào)市場三輪車穿行等中國特色場景?；?2億公里真實行駛里程構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫，篩選出4.7億段高價值險情片段（如鬼探頭、違章穿行），這些獨家素材成為仿真系統(tǒng)的核心訓(xùn)練資源。

在硬件適配層面，通過自研INT4量化壓縮技術(shù)和CUDA底層重構(gòu)，雙Orin-X芯片的響應(yīng)速度從500毫秒壓縮至100毫秒，使2022款L9等舊款Max車型可免費升級VLA系統(tǒng)，打破行業(yè)技術(shù)迭代割裂用戶的慣例。

買車送司機(jī)：從功能配置到智能體交付

VLA大模型推動智能駕駛價值鏈條重構(gòu)。在交互層面實現(xiàn)自然語言調(diào)度，用戶可直接使用“靠邊停車找便利店”“環(huán)島第二個出口出”等復(fù)合指令控制車輛，無需喚醒詞或固定句式，復(fù)雜指令由云端VL基座模型解析后轉(zhuǎn)化為車端執(zhí)行信號。

通過強化學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)持續(xù)記憶用戶駕駛習(xí)慣，例如自動避開通勤擁堵路段，或在無信號路口模擬人類司機(jī)的防御性預(yù)判（如盲區(qū)提前減速而非機(jī)械剎停）。服務(wù)能力延伸至跨場景任務(wù)執(zhí)行，當(dāng)用戶發(fā)出“導(dǎo)航至A地后避開擁堵回家”指令時，系統(tǒng)自動規(guī)劃連貫路徑；當(dāng)識別“孩子睡著了”語音后，主動啟動靜謐模式并關(guān)閉娛樂屏幕。這種服務(wù)化轉(zhuǎn)型依賴云端-車端協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)語言指令與車輛行為的無縫銜接，就像擁有專屬司機(jī)一樣便捷流暢。

從行業(yè)來看，理想的路徑選擇可能引發(fā)行業(yè)變革。研發(fā)模式方面，仿真技術(shù)97%的成本降幅正倒逼行業(yè)重構(gòu)測試體系，傳統(tǒng)“千公里路測”的人海戰(zhàn)術(shù)與動態(tài)仿真形成兩大技術(shù)訓(xùn)練路線。

商業(yè)模式上，“司機(jī)即服務(wù)”推動盈利重心從硬件銷售向軟件訂閱遷移，VLA的持續(xù)進(jìn)化能力成為用戶付費意愿的關(guān)鍵變量。競爭壁壘層面，12億公里中國路況數(shù)據(jù)庫的積累需要時間沉淀，頭部企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)勢可能加劇馬太效應(yīng)。如理想智能駕駛研發(fā)高級副總裁郎咸朋所言：“友商采用端到端思路開發(fā)同類系統(tǒng)時，僅訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集就需耗費一年周期?！?/p>

理想i8的智駕路徑揭示出行業(yè)突圍新邏輯，以仿真效率破解研發(fā)瓶頸、以數(shù)據(jù)閉環(huán)構(gòu)建服務(wù)生態(tài)成為重塑差異化價值的關(guān)鍵。短期看，這是理想扭轉(zhuǎn)純電用戶印象的技術(shù)賭注；長期而言，理i8智駕路徑以后續(xù)車型的成敗或?qū)⒊蔀榕袛嘀悄荞{駛競爭終局形態(tài)的關(guān)鍵樣本。

從這個角度而言，理想i8是品牌智駕差異化路徑打造的起點，至于最終能否成功，還要看市場和用戶的真實體驗和反饋。