理想最新的VLA司机大模型，思考推理过程包括理解用户意图并输出决策，
以广告片截图中靠边停车场景为例:
- 用户意图：靠边停车。
当前道路有两条车道，自车位于左侧第一车道。
后方没有车辆靠近或阻挡，但右倒是实线。
根据法规，不允许在跨实线情况下进行变道。
因此，根据用户指令和当前道路情况，
选择先通过红绿灯路口，然后执行靠边停车。
- 决策：过路口最靠边停车
————————
这背后是理想重新设计的VLA大模型各个模块，而不再是此前的端到端+VLM并联协同方案，
理想VLA从底层构建了全新基座模型，采用MoE架构与稀疏注意力技术，实现智能「按需唤醒」，兼顾大模型能力与端侧效率。
空间编码器通过语言模型与逻辑推理进行空间理解，并结合Diffusion预测优化驾驶轨迹。
模型通过RLHF学习老司机式习惯，提升安全与博弈能力，最后用户只需一句话，VLA即可完成全场景智能驾驶操作，实现自然交互。
理想汽车[超话]理想i8理想VLA司机大模型
