自动驾驶VLA（视觉-语言-动作）模型十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是自动驾驶VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型完成从传统规则驱动的视觉-动作孤立探索，到端到端大模型原生的通用拟人化智驾终极范式、从实验室机器人领域的概念原型，到L3级高阶自动驾驶规模化量产的核心底座、从海外学术圈技术引领，到国产全栈方案全球领跑跨越式发展的黄金十年。

自动驾驶领域的VLA模型，是端到端通用智驾大模型的核心架构，核心是通过多模态大模型将视觉环境感知、自然语言语义理解、车辆动作决策与控制在统一框架内完成端到端一体化建模，实现从「车载传感器视觉输入+人类自然语言指令」直接到「车辆驾驶动作输出」的全链路推理，彻底打破了传统自动驾驶「感知-预测-规划-控制」模块化串行架构的信息损耗与边界限制。它让自动驾驶系统从「只会按规则开车的机器」，进化为「能理解、会思考、可交互、懂博弈的类人司机」，是自动驾驶从辅助驾驶向通用高阶智驾演进的核心技术路线。

这十年，VLA技术与深度学习算法迭代、大模型爆发、车规芯片算力升级、自动驾驶架构变革深度同频，完成了**「Pre-VLA视觉-动作规则驱动探索期→模块化端到端雏形成长期→VLM视觉-语言融合爆发期→统一端到端VLA全面量产普及期」**四次核心范式跃迁；核心架构从人工规则的模块化串行流水线，升级为全链路可导的统一大模型；能力边界从固定场景的简单动作执行，拓展为全场景通用语义理解与复杂博弈决策；产业格局从海外实验室技术引领，演变为中国厂商全栈自研、主导全球量产落地的全新格局，与国内新能源汽车、智能驾驶产业的十年发展完全同频。

一、十年演进总纲：核心主线与四大里程碑

VLA的十年演进，始终围绕**「端到端一体化、多模态融合化、车规量产化、国产化普惠化、通用拟人化」**五大核心主线推进，与自动驾驶算法迭代、车规芯片发展、量产合规要求深度绑定，整体可划分为四大里程碑阶段，与自动驾驶全产业链十年演进完全对齐：

1. 2015-2017 萌芽期（Pre-VLA阶段）：规则驱动的视觉-动作（VA）孤立探索，无语言理解能力，仅适配L0-L1级基础辅助驾驶，无VLA概念，技术集中在机器人实验室，国内产业完全空白。
2. 2018-2020 成长期：Transformer架构重构技术底层，端到端视觉-动作模型出现雏形，语言仅作为辅助语音交互入口，模块化架构成型，适配L2+级高速NOA量产需求，国内厂商完成从0到1的技术预研。
3. 2021-2023 爆发期：大模型爆发推动视觉-语言模型（VLM）与自动驾驶深度融合，VLA概念正式成型，谷歌RT-2奠定技术基础，Wayve开创自动驾驶VLA落地先河，国内华为、小鹏、理想等厂商快速跟进，模块化VLA实现车端验证。
4. 2024-2025 普及期：统一端到端VLA模型全面量产落地，快慢双系统架构成熟，车规级部署与工程化体系完善，国产厂商实现技术反超与全球领跑，轻量化方案下探至10万级车型，成为L3级高阶智驾的核心标配。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 萌芽期（Pre-VLA阶段）——规则驱动的视觉-动作孤立探索

产业背景

2015年，全球汽车市场仍以传统燃油车为主，自动驾驶仅停留在L0-L1级基础辅助驾驶阶段，核心是ACC/AEB/LDW等基础功能，采用「感知-规控」完全割裂的模块化架构，无统一的视觉-动作联合建模，更无语言理解能力。VLA概念尚未出现，相关技术仅在DeepMind、波士顿动力等机构的机器人领域开展实验室探索，自动驾驶领域尚无相关技术落地。

这一阶段，Mobileye凭借EyeQ系列芯片+闭源规则算法的一体化方案，垄断了全球辅助驾驶市场90%以上份额，国内自主品牌连基础ADAS功能都尚未普及，视觉感知、规控算法完全依赖进口，无任何VLA相关的技术积累与人才储备，产业完全空白。

核心技术演进

1. 核心范式：人工规则驱动的视觉-动作（VA）孤立架构为绝对主导，无语言理解模块，无端到端联合建模，视觉感知与动作执行完全割裂，仅能实现固定场景下的规则化动作响应，无任何泛化能力。
2. 核心技术能力：
   • 视觉感知：以HOG/SIFT等人工设计的特征算子为核心，仅能实现车辆、行人、车道线的2D检测，无3D空间建模、无场景语义理解能力；
   • 动作执行：基于PID、MPC等传统控制算法，仅能实现固定规则的加速、减速、转向动作，完全依赖工程师预先编写的「如果-就」规则，无法应对未定义场景；
   • 核心局限：无语言理解与交互能力，无法接收自然语言指令；视觉与动作完全割裂，无联合优化能力，泛化能力极差，仅能适配高速平直道路的跟车、制动场景；无任何因果推理、场景博弈能力。
3. 硬件与工程化：算法运行在8/16/32位车规MCU上，无AI加速单元，单芯片算力最高仅几十MIPS；无OTA升级能力，车辆交付后算法完全定型，迭代周期长达年级；无系统化功能安全设计，仅能满足基础功能的合规要求。

量产落地与产业格局

• 量产落地层面，全球仅有奔驰、宝马、特斯拉等品牌的百万级豪华车型，搭载了基础的ACC/AEB功能，采用完全模块化的规则架构，无任何视觉-动作联合建模能力；国内自主品牌仅有少数旗舰车型搭载Mobileye的进口方案，前装渗透率不足5%；自动驾驶领域无任何VLA相关的技术落地，相关研究仅集中在海外高校与机器人实验室。
• 产业格局层面，Mobileye、博世、大陆形成绝对垄断，掌握了辅助驾驶的全链路核心技术；DeepMind、波士顿动力等机构仅在机器人领域开展视觉-动作联合建模的实验室探索，无自动驾驶相关落地；国内产业完全空白，无任何自研核心技术，国产化率为0。

核心痛点

无VLA相关的技术体系与概念定义，视觉感知与动作执行完全割裂，无语言理解与泛化能力；核心技术完全被海外厂商黑盒垄断，车企无定制化与迭代权限；无AI算力支撑，无法实现数据驱动的模型优化；国内无相关人才储备与技术积累，产业完全空白。

第二阶段：2018-2020 成长期——Transformer架构重构底层，端到端视觉-动作雏形成型

产业背景

2018-2020年，国内新能源汽车产业迎来第一波爆发，特斯拉Model 3实现国产上市，L2+级高速NOA功能开启规模化量产，自动驾驶对场景泛化能力、端到端优化提出了核心需求。2017年Transformer架构的发布，彻底重构了深度学习的技术底层，为视觉-动作的端到端联合建模提供了技术基础，语言开始作为辅助交互入口进入自动驾驶领域，VLA技术进入雏形期。

同期，英伟达Xavier、地平线征程2等车规级AI芯片实现量产上车，为深度学习模型提供了算力支撑；特斯拉自研的FSD芯片与端到端视觉感知架构落地，验证了数据驱动的端到端模型的量产可行性；国内小鹏、蔚来、百度等企业，开启了端到端视觉-动作模型的技术预研，完成了从0到1的技术积累。

核心技术演进

1. 核心范式：数据驱动的端到端视觉-动作（VA）模型雏形成型，语言首次作为辅助交互入口进入自动驾驶系统，形成「视觉感知-语言交互-规控执行」的模块化架构，实现了视觉与动作的初步联合优化，泛化能力实现质的飞跃。
2. 核心技术能力：
   • 视觉感知：CNN卷积神经网络全面替代传统人工特征工程，实现了3D目标检测、语义分割、BEV鸟瞰图初步建模，具备了基础的场景语义理解能力；
   • 端到端建模：基于Transformer的视觉-动作联合模型出现，实现了从视觉输入到规控输出的端到端可导优化，解决了传统模块化架构的信息损耗问题，模型泛化能力大幅提升；
   • 语言交互：语言仅作为辅助的语音控制入口，可实现「打开ACC」「跟车距离调远」等简单指令的执行，无法理解复杂语义，更无法参与驾驶决策与推理；
   • 核心突破：首次实现了视觉与动作的端到端联合优化，摆脱了纯人工规则的限制，可适配高速变道、匝道汇入等简单交互场景；数据闭环体系初步成型，可通过实车数据实现模型的持续迭代。
3. 硬件与工程化：车规级AI SoC成为主流，单芯片算力最高达144TOPS，可支撑端到端模型的车端实时运行；整车OTA技术全面成熟，可实现算法模型的远程升级，迭代周期从年级缩短至月级；ISO 26262功能安全工程化体系初步落地，满足了L2+级辅助驾驶的车规要求。

量产落地与产业格局

• 量产落地层面，特斯拉HW3.0架构量产落地，自研的端到端视觉感知体系同步上车，累计出货量超百万台，成为行业标杆；小鹏NGP、蔚来NOP、理想AD等高速NOA系统先后量产，均采用了视觉-规控联合优化的架构，累计装车量突破200万台；语言交互仅作为辅助功能，在智能座舱中实现简单语音控车，无驾驶决策层面的语言理解能力。
• 产业格局层面，特斯拉打破了Mobileye的绝对垄断，成为端到端智驾技术的引领者；英伟达、Mobileye仍占据车规AI芯片与算法市场的主流份额；国内小鹏、蔚来、百度实现了端到端视觉-动作模型的技术预研，地平线、黑芝麻等国产芯片厂商实现了车规级AI芯片的量产上车，国产化率提升至20%左右。

核心痛点

语言仅作为辅助交互入口，未参与驾驶决策与推理，无真正的视觉-语言-动作联合建模；端到端模型仍为模块化拼接，无统一的表征空间，信息损耗问题仍未解决；模型泛化能力仍有不足，无法应对城市复杂路口、长尾场景；核心大模型技术仍集中在海外实验室，国内仅处于预研阶段；车端算力仍有限，无法支撑大模型的实时运行。

第三阶段：2021-2023 爆发期——VLM深度融合，VLA概念正式成型与技术奠基

产业背景

2021-2023年，全球大模型产业迎来爆发式发展，GPT-3、GPT-4、多模态大模型的成熟，彻底打破了视觉、语言、动作之间的模态壁垒。2023年7月谷歌DeepMind发布的RT-2模型，首次实现了视觉-语言-动作的端到端统一建模，开创了具身智能VLA的新范式；英国Wayve先后发布Lingo-1/Lingo-2，率先将VLA理念应用于自动驾驶领域，实现了语言驱动的闭环驾驶控制。

同期，BEV+Transformer架构在自动驾驶领域全面落地，城市NOA开启规模化量产，传统模块化架构的长尾场景瓶颈彻底暴露，行业急需具备通用语义理解与因果推理能力的新架构；国内华为、小鹏、理想、百度等企业快速跟进，完成了模块化VLA模型的车端验证，在城市场景落地、工程化优化上实现了局部突破，VLA技术从实验室原型走向车规量产的前夜。

核心技术演进

1. 核心范式：视觉-语言模型（VLM）与自动驾驶深度融合，VLA概念正式成型，从模块化的视觉-动作架构，升级为「视觉感知-语言推理-动作执行」的三段式统一架构，语言首次从交互入口升级为驾驶决策的核心推理中枢，实现了真正的语义理解与因果推理，解决了传统架构的长尾场景泛化难题。
2. 核心技术能力：
   • 多模态融合突破：通过多模态大模型，实现了视觉特征与语言特征的统一表征，可将视觉环境信息转化为语言语义描述，再通过大语言模型完成逻辑推理与决策，解决了复杂场景的因果理解难题；
   • 语言驱动的驾驶决策：VLA模型可接收「在第二个路口左转」「前方施工请绕行」「后方有救护车请避让」等复杂自然语言指令，完成对应的驾驶动作，同时可通过自然语言解释驾驶决策的原因，实现了可解释性的突破；
   • 思维链（CoT）推理能力：通过大模型的思维链技术，将驾驶决策拆解为「观察-推理-行动」的类人思考序列，可应对潮汐车道、临时交通管制、复杂路口多车博弈等长尾场景，泛化能力实现质的飞跃；
   • 端到端优化：实现了视觉-语言-动作全链路的端到端可导，可通过人类驾驶数据、强化学习实现模型的端到端优化，彻底摆脱了人工规则的限制；
   • 快慢双系统架构雏形：形成了「快系统（端到端模型处理常规场景，低延迟）+慢系统（VLM处理复杂长尾场景，强推理）」的协同架构，兼顾了实时性与泛化能力。
3. 工程化与车端部署：高算力车规SoC进入百TOPS时代，英伟达Orin单芯片算力达254TOPS，可支撑VLA模型的车端轻量化部署；通过模型量化、剪枝、蒸馏、稀疏化等轻量化技术，实现了大模型在车端的实时运行，端到端时延控制在200ms以内；MLOps全流程自动化体系成型，实现了模型的周级迭代，数据闭环体系全面成熟。

量产落地与产业格局

• 量产落地层面，2023年Wayve发布的Lingo-2实现了语言驱动的闭环驾驶，在英国道路完成了实车验证；特斯拉FSD Beta全面推送端到端架构，初步融入了语言语义理解能力；国内华为ADS 3.0、小鹏XNGP、理想AD Max完成了VLA模型的车端预研与验证，实现了城市NOA的全国落地，累计装车量突破300万台；VLA模型仍处于实车验证阶段，尚未实现全量推送量产。
• 产业格局层面，谷歌、Wayve、特斯拉引领了VLA技术的理论与原型突破；国内华为、小鹏、理想、百度快速跟进，在工程化落地、城市场景适配上实现了局部反超；地平线、黑芝麻等国产芯片厂商完成了大模型部署的工具链适配，国产化率提升至50%左右；中国成为全球VLA技术落地最活跃、量产规模最大的市场。

核心痛点

VLA模型仍为三段式模块化架构，视觉、语言、动作之间仍存在信息损耗，未实现完全的端到端统一；模型参数量大，算力需求高，车端轻量化部署难度大，实时性仍有不足；模型可解释性差，黑盒化问题突出，无法满足车规功能安全要求；极端长尾场景的泛化能力仍有差距，复杂博弈场景的决策稳定性不足；行业无统一的测试标准与合规规范，无法支撑规模化量产。

第四阶段：2024-2025 普及期——统一端到端VLA全面量产，国产方案全球领跑

产业背景

2024-2025年，L3级自动驾驶正式规模化商用，工信部发放首批L3级车型准入许可，端到端VLA模型成为高阶智驾的核心技术标配。国内理想、小鹏、华为、魏牌等厂商先后发布量产级VLA模型，实现了全量用户推送，彻底完成了VLA从实验室原型到规模化量产的跨越。

同期，中央计算+区域控制架构全面落地，千TOPS级车规芯片实现量产上车，为VLA模型提供了充足的算力支撑；世界模型与VLA深度融合，实现了从「理解当下」到「预判未来」的能力跃升；轻量化VLA方案下探至10万级以内车型，实现了智驾平权；国产厂商在量产落地、场景泛化、工程化优化上实现了对海外厂商的全面反超，从技术跟随者升级为全球行业领跑者。

核心技术演进

1. 核心范式：统一端到端VLA模型全面量产落地，从三段式模块化架构，升级为视觉、语言、动作完全统一的单一大模型，实现了「图像输入+语言指令→动作输出」的端到端直接生成，彻底消除了中间环节的信息损耗；同时形成了「世界模型+VLA」的融合架构，与车路云一体化协同体系深度绑定，成为L3级高阶智驾的核心标配。
2. 核心技术能力：
   • 统一端到端架构成熟：颠覆了传统「视觉→语言→动作」的三段式架构，实现了视觉特征、语言语义、动作指令在统一token空间的端到端建模，直接从视觉信号与语言指令生成车辆控制量，反应时间从200ms降至80ms以内，决策流畅度与类人性实现质的飞跃；
   • 快慢双系统架构全面量产：形成了成熟的「系统1+系统2」协同架构，系统1（端到端快思考）处理95%的常规驾驶任务，保证低延迟与高稳定性；系统2（VLM慢思考）处理5%的复杂长尾场景，利用大模型的逻辑推理能力提供决策指导，兼顾了实时性、安全性与泛化能力；
   • 世界模型深度融合：VLA模型与世界模型深度绑定，可实现未来30秒以上的交通场景推演与风险预判，实现了从「反应式驾驶」到「预判式驾驶」的跨越，彻底解决了鬼探头、路口盲区、突发事故等极端场景的安全痛点；
   • 零样本泛化能力突破：通过海量多模态数据训练，VLA模型具备了极强的零样本泛化能力，可识别交警手势、临时交通标志、罕见异形障碍物，应对从未见过的复杂场景，复杂小路平均接管里程提升10倍以上；
   • 自然语言交互与个性化适配：可实现全场景自然语言控车，同时可记忆用户的驾驶习惯、路线偏好，通过语言交互实现个性化驾驶风格适配，真正实现了「懂人话、知人意」的拟人化司机体验；
   • 轻量化普惠化突破：通过MoE稀疏激活、模型蒸馏、硬件深度适配，轻量化VLA方案可在50TOPS以内的低算力芯片上稳定运行，单套方案硬件成本降至千元以内，下探至7万级入门车型，实现了智驾平权。
3. 工程化与合规体系：形成了完善的VLA模型车规级工程化体系，解决了大模型的可解释性、功能安全、预期功能安全难题，通过了L3级自动驾驶量产准入认证；全生命周期自动化MLOps体系成熟，实现了模型的天级迭代与全量车型OTA灰度发布；形成了全球多地区适配的合规体系，可满足中国、欧盟、东南亚等全球主流市场的法规要求。

量产落地与产业格局

• 量产落地层面，2025年理想发布MindVLA司机大模型并随理想i8正式交付，成为全球首个量产推送的VLA模型；小鹏第二代VLA、华为ADS 4.0、魏牌、元戎启行等厂商的VLA方案先后实现量产装车，国内L2+级智驾车型VLA渗透率突破30%，20万级以上车型渗透率突破60%；Waymo、Wayve、特斯拉的VLA方案仍处于小范围测试阶段，国内厂商在量产规模与落地速度上实现了全面领跑。
• 产业格局层面，全球VLA市场形成中国主导、海外跟随的全新格局，中国厂商在端到端架构优化、车规量产落地、场景泛化能力、轻量化适配上实现全球领跑；国内市场国产化率突破90%，华为、小鹏、理想、地平线跻身全球VLA技术第一梯队；中国厂商开始主导全球自动驾驶VLA相关技术标准的制定，从标准跟随者升级为核心制定者。

核心痛点

端到端VLA模型的黑盒化、非确定性输出问题仍未完全解决，全球统一的功能安全认证标准与测试规范仍未建立；极端暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气下的模型稳定性仍有提升空间；全球不同国家的交通规则、数据合规、隐私保护法规差异极大，模型全球化适配的工程化成本高；核心先进制程车规芯片的代工仍受地缘政治影响，供应链安全存在不确定性。

三、VLA核心维度十年演进对比表

核心维度	2015年行业基准水平	2020年行业主流水平	2025年行业顶尖水平	十年核心质变
核心范式	Pre-VLA阶段，规则驱动的视觉-动作孤立架构，无语言能力	端到端视觉-动作雏形，语言作为辅助交互入口，模块化架构	统一端到端VLA大模型，视觉-语言-动作全链路一体化，世界模型融合	从规则化动作执行，到通用拟人化智驾的终极范式
核心架构	感知-规控完全割裂的模块化串行流水线	视觉-动作端到端联合优化，语言辅助交互的三段式架构	全链路可导的统一单一大模型，快慢双系统协同架构	从割裂的模块化架构，到端到端一体化统一表征的本质跨越
语言能力	无语言理解与交互能力	简单语音指令执行，不参与驾驶决策	全场景自然语言理解、思维链推理、决策可解释、个性化交互	从无语言能力，到驾驶决策的核心语义推理中枢
场景泛化能力	仅高速平直道路跟车/制动固定场景，无泛化能力	高速全场景适配，简单变道/匝道汇入场景，泛化能力有限	高速/城市/乡村/泊车全场景覆盖，复杂路口多车博弈、长尾场景零样本泛化	从固定规则的有限场景，到全场景通用智能的无限拓展
端到端推理时延	无端到端能力，规控响应>150ms	端到端视觉-动作时延<100ms	端到端视觉-语言-动作时延<80ms，常规场景快系统时延<10ms	时延压缩超15倍，实现毫秒级实时响应
车端算力需求	几十MIPS MCU，无AI加速能力	30-144TOPS车规AI SoC	最低50TOPS即可稳定运行，旗舰方案千TOPS级	从无法支撑AI模型，到入门车型可轻松适配的门槛骤降
量产落地情况	仅百万级豪华车基础ADAS功能，无VLA相关落地	20万级以上车型高速NOA标配，累计装车超200万台	10万级以上车型VLA方案标配，累计装车量超千万台	从实验室原型，到全民普惠的新车标配
国产化水平	核心技术100%依赖进口，国产化率0	国产方案预研落地，国产化率~20%	国内市场国产化率>90%，全栈技术自主可控，全球市场领跑	从完全空白，到全产业链全球引领的历史性跨越
核心价值	实现基础辅助驾驶功能，满足合规要求	支撑L2+级高速NOA落地，提升驾驶辅助体验	支撑L3级高阶自动驾驶规模化商用，实现拟人化通用智能驾驶	从辅助功能实现，到高阶智驾核心灵魂的价值升维

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 架构本质：从割裂的模块化串行流水线，到端到端一体化统一建模

十年间，VLA完成了最核心的架构革命：从传统自动驾驶「感知-预测-规划-控制」完全割裂的模块化串行流水线，演进为视觉、语言、动作在统一空间内的端到端一体化建模，实现了全链路可导、端到端优化。彻底消除了传统架构的信息损耗、延迟叠加、模块间协同难题，让自动驾驶系统从「多个模块拼接的机器」，进化为「统一思考的类人司机」。

2. 能力本质：从单模态固定规则执行，到多模态通用语义理解与因果推理

十年间，VLA的核心能力实现了质的飞跃：从仅能实现单视觉模态的固定规则动作执行，演进为视觉-语言-动作多模态融合的通用智能，具备了类人的语义理解、因果推理、场景博弈、零样本泛化能力。它不再是只会按预设规则开车的机器，而是能理解交通规则、社会常识、人类指令，会思考、能预判、懂交互的通用驾驶智能，彻底解决了传统架构的长尾场景瓶颈。

3. 交互本质：从无语言的被动执行，到自然语言驱动的个性化交互

十年间，VLA彻底重构了人与车的交互方式：从完全无语言能力、仅能被动执行预设功能的机械系统，演进为自然语言驱动的智能伙伴，可通过自然语言实现全场景控车、决策解释、个性化适配，真正实现了「千人千面」的个性化驾驶体验。语言不再是简单的交互入口，而是成为了驾驶决策的核心推理中枢，让人与车的交互从「按键操作」升级为「自然对话」。

4. 产业格局：从海外实验室技术引领，到国产全栈方案全球领跑

十年前，VLA相关技术仅存在于海外高校与机器人实验室，自动驾驶核心技术完全被海外厂商垄断；十年后，中国厂商实现了VLA模型从算法研发、工程化优化、车规量产到全生命周期迭代的全栈自主可控，在量产规模、场景泛化、轻量化适配、工程化能力上实现了对海外厂商的全面反超，国内市场国产化率突破90%，更主导了全球相关技术标准的制定，中国成为全球VLA技术创新与量产落地的核心阵地。

5. 研发模式：从人工规则驱动的静态迭代，到数据驱动的全生命周期自进化

十年间，VLA彻底重构了自动驾驶的研发模式：从工程师手动编写规则、人工调试的静态瀑布式开发，迭代周期长达年级，演进为数据驱动的全流程自动化MLOps体系，通过海量实车数据实现模型的端到端优化，迭代周期缩短至天级甚至小时级。研发核心从「工程师写规则」，变成了「数据驱动模型自学习、自进化」，彻底打破了人工规则的场景边界与效率天花板。

五、现存核心挑战

1. 端到端大模型的可解释性与安全合规难题
   端到端VLA模型的黑盒化、非确定性输出、决策逻辑不可追溯的问题，仍是行业核心痛点。全球范围内尚未形成统一的VLA模型可解释性验证标准、功能安全测试规范与量产准入法规，制约了其在L3级及以上高阶自动驾驶中的深度应用与全球合规落地。

2. 极端场景的泛化能力与稳定性仍有短板
   VLA模型在常规场景下已实现类人驾驶能力，但在极端暴雨暴雪、强逆光、完全遮挡、突发事故等极限场景下，模型的稳定性、决策可靠性仍有提升空间，与顶级人类驾驶员的应急处置能力仍有差距，是高阶智驾接管率居高不下的核心诱因。

3. 算力需求与轻量化部署的平衡难题
   高端VLA模型对算力需求极高，而轻量化方案虽可下探至入门车型，但在复杂场景的推理能力、泛化性能上，与旗舰方案仍有明显差距。如何在降低算力与硬件成本的同时，保证模型的核心能力与安全性，仍是行业需要持续优化的核心痛点。

4. 全球化适配与数据合规壁垒高企
   全球不同国家和地区的交通规则、驾驶习惯、道路基础设施、数据安全与隐私保护法规差异极大，给VLA模型的全球化场景适配、数据合规处理、跨境OTA升级带来了极高的壁垒，制约了国产VLA方案的全球化出海。

5. 高端复合型人才缺口巨大
   VLA技术横跨计算机视觉、大语言模型、自动驾驶规控、车规级工程化、功能安全等多个领域，行业内具备端到端VLA模型研发、车规量产落地、全球合规管控能力的高端复合型专家缺口极大，人才成长速度跟不上技术迭代速度。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 世界模型原生VLA全面普及，支撑L4级全无人驾驶落地

2030年前，基于世界模型的原生VLA架构将成为行业主流，可实现未来60秒以上的交通场景全时序推演与动态博弈建模，决策能力全面超越顶级人类驾驶员，可实现全场景无死角的通用智能驾驶，支撑L4级全无人驾驶的全面规模化落地，彻底打破场景与地域的限制。

2. 车路云一体化协同VLA体系全面建成

2030年前，全国将建成统一标准的车路云一体化协同VLA体系，实现车端、路侧、边缘、云端的感知数据、语义信息、算力资源的全域协同，通过路侧超视距感知与云端全局推理，彻底打破单车智能的物理边界，将道路交通事故率降低90%以上，成为国家级智能交通系统的核心智能底座。

3. 全栈国产化体系全面成熟，主导全球产业标准制定

2030年前，VLA产业将实现算法、芯片、编译器、工具链、标准的全链路国产化，国产化率突破95%；中国厂商将占据全球VLA市场50%以上份额，主导全球自动驾驶VLA模型、功能安全、测试认证相关国际标准的制定，成为全球智能汽车产业的核心创新中心与规则制定者。

4. 通用具身智能跨领域复用，实现车-机一体化

2030年前，自动驾驶VLA的核心技术、统一建模框架、端到端优化方法，将向人形机器人、工业机器人、低空飞行器、无人船舶等具身智能领域全面复用，形成通用移动智能体的标准化VLA架构，实现车-机一体化技术协同，推动中国高端装备制造与具身智能产业的全面发展。

5. 全民普惠的智能驾驶时代全面到来

2030年前，轻量化VLA方案将下探至5万级入门车型，实现新车100%前装标配，彻底打破高阶智驾的成本壁垒；同时形成了完善的安全合规体系，L4级全无人驾驶实现规模化商用，真正实现全民普惠的智能驾驶时代，彻底改变人类的出行方式。