2004 年，美國一個名叫 DARPA 的自動駕駛挑戰賽，拉開了智能駕駛的帷幕。

5 年后谷歌的 Robotaxi 更是將這股風吹向了全球。

但早期的輔助駕駛就像一個只會按照固定指令行動的機器人，只能處理它學過的東西，沒學過的就只能宕機。

而隨著近年來端到端從理論到實踐的突破，實現了類人化的學習后，咱們明顯感覺到輔助駕駛一天一個樣。

其發展速度，比我冬天穿秋褲還快。

前兩年大伙還天天說的高精地圖，今年基本上都沒啥消息了。而去年脖子哥剛給大伙做了個端到端的科普視頻，才沒幾個月就過了氣。

到了今年，為了能應對更多復雜場景和具備相關的推理能力，各家車企開始向 VLA（Vision-Language-Action） 和世界模型（WA）轉變，動作快的，已經準備上車落地了。

這不，在剛剛結束的廣州車展上，長城就率先發布了 VLA 大模型。

今天，長城汽車的 CTO 吳會肖還與影視颶風的 Tim體驗了搭載 VLA 大模型的魏牌全新藍山智能進階版，并來了一場 VLA Talk。

不得不說，聽兩個網感強的人說話就是舒服，他們向咱們展示了長城汽車最新一代輔助駕駛系統CP Master “聽得懂、看得見、會思考” 幾個核心能力，用簡單易懂的語言解釋清楚了 VLA 的底層邏輯是什么——用視覺觀察世界，用語言認知世界，用動作塑造和改變世界。

看完之后，脖子哥覺得以后值得關注的輔助駕駛系統又多了一個。

其實吧，咱們去年陰差陽錯之下，開了整整一個月的魏牌全新藍山，旅游、跑高速出差、搬家都干過，也算是長測了第三代的 Coffee Pilot Ultra 輔助駕駛系統。

所以這次長城全新一代的 CP Master 輔助駕駛系統給我的感受是又有了明顯的提升。

而更重要的是，在強調輔助駕駛上限的當下，長城這套 VLA 同時也更關注 “下限” ，他們對 “安全” 有些獨特的理解，這是真值得拿出來說道說道。

話不多說，咱們先來看看長城的 VLA 有哪些直觀的體驗。

首先，感知比較明顯的就是現在可以語音控車了。

在直播中，Tim 上車寒暄過后，駕駛員就喊出語音助手 “小魏同學”，原地激活了 NOA，車子便自己開了起來。

在后面的試駕中，他們還實現了語音控制變道、車速、跟車距離等等我們平時需要手動設置的指令。

在廣州車展發布會的演示視頻中，還能通過語音控制靠邊停車。

但其實語音控車也只是開胃菜。VLA 大模型的魅力在于 “L” 這個語義給模型帶來的邏輯思考能力，也就是發布會宣傳的 “看得見、會思考”，咱們可以結合場景來看一下。

這里左轉快完成了，前方車輛提速離開，而右側小車從后方快速加速上來，旁邊人行道還有探頭想匯入的車輛。

但是右側小車稍微偏左，且沒有打轉向燈。。。

VLA 通過聯想，判斷右側車輛可能嫌前車慢，而且有匯入車輛的風險。最終選擇了防御性駕駛，減速禮讓右側的小車先過了。

還有更難的，雙向兩車道，右側全是違停車，路口也沒紅綠燈，非常經典的老城區路況。

這里也是很有節目效果，車子快到斑馬線的時候，右側突然出現一個外賣小哥，也不看路就開著電瓶車沖了出來。

再過十來米，右側原本停得好好的小車，不打轉向燈直接跨兩車道和雙黃線掉頭。

而 VLA 明顯都預判到了，車機上的卡片寫著 “路口行人穿行，右方為靜止車”。同時還將車輛的盲區標注出一個 “Spot 熱力點”，也就是將神經網絡的 Attention 機制可視化了。

最終，車輛進行了防御性駕駛，控制了速度，避免了事故的發生。

其實這要是咱們老司機可能就備個剎車的事，嘴上再噴兩句；但開車的如果是個新手，真慌起來什么結果不好說。

所以，這就是 VLA 對潛在風險的理解，擁有了像老司機一樣的判斷力。

其實還有更極限的。

在 VLA Talk 上有這么一段演示，前方是施工路段，直接將雙車道占了一條半。車子大概提前五十米就識別到，之后開始變道并減速，從 64km/h 一直降到 20km/h 。

但 VLA 理解施工路段之后，沒待在原車道上，而是借了一點非機動車道來通行。

而準備走出施工路段前，誒，還緩了一下，真的很像老司機躬身看看 A 柱盲區。

長城后來還給出了像雨天、碎石山路、農村單車道這些特殊場景VLA 的應對表現。視頻里能夠看出來，車子能從下雨聯想到路滑，碎石聯想到障礙、坑洼顛簸。

這里的每一次減速慢行，都能體現全新一代的 CP Master 對世界環境的理解。

有點兒遺憾的是今天保定的天氣不錯......直播里晴空萬里，這些特殊場景的實測只能等下一次了。

總的來說，長城的這套 CP Master 系統在 VLA 的加持下顯的尤為絲滑。

這種絲滑的表現，正是長城要堅持做 VLA 的原因：只有AI開始理解世界，它們才能知道什么是人類的 “害怕”，在輔助駕駛過程中才能實現 “擬人”。

不過眾所周知， AI 是個黑盒，很多時候得有一個窗口讓我們去理解 AI 才更讓人放心。

這個問題，長城也想到了，我們前面在車機左側看到的那一長串的，就是新推出的 CoT 思維鏈卡片。

上面直接給出當前場景的圖片，配上車子自己的分析，與駕駛員進行交互，讓大伙明白車子在想啥，才能建立起雙方的信任。

然后再輔以更新后的 SR（SENSEREALITY）畫面：當車子作出防御性駕駛的時候，原本 NOH 藍色的行車軌跡就會變成紫色。這樣整個人機共駕界面就變得更加清晰了。

到這，咱們就將本次長城 VLA 明面上的革新說完了。

不知道大伙怎么看，其實我挺喜歡這個 CoT 思維鏈的卡片的。

畢竟 AI 令人害怕的不是做不到，而是理解不了它這個黑盒在想什么。咱們也經歷過明明 SR 顯示了紅燈，但車子還是闖了過去的情況，啪的一下 6 分沒了，欲哭無淚。

現在咱們能知道AI是怎么想的，自然也就更方便完成人機共駕的操作了。

在上面這些案例里，脖子哥能感受到長城在細節上做了很多人性化的優化，這其實就是長城 CTO吳會肖 與 Tim 聊天中提到的：對用戶需求的真實洞察，就是他們技術前進的方向。

順著話題的推進，他們也解釋了長城在實現用戶需求時，對技術路線的思考。

就好比在大伙為 VLA 和世界模型誰才是無人駕駛的終極路線吵得火熱的時候，長城認為這倆其實并不沖突，甚至可以兩條腿走路，相輔相成。

比如 VLA 在實際的訓練中需要高質量的數據，世界模型就特別適合解決這個問題。

在虛擬世界里，各種逆天的案例想怎么模擬都行：比如你要右轉，但右側有個婚車隊，還打著雙閃，AI 對雙閃和 “車隊” 如何認知，這就是一個極端案例的訓練。

最終 VLA 和世界模型，一個云端賦能，一個車端平穩運行，一同為用戶用車安全鋪平道路，何樂而不為呢？

所以，不知道大伙發現了沒？

長城對于輔助駕駛的關注點，不僅僅放在操作的絲滑與極限上，它最終的落腳點其實都是用戶的安全和體驗。

為此他們甚至可以犧牲一點前沿的體驗，比如放棄之前某些國外的車展示過的 “招手即?！?功能。因為長城擔心這個功能可能會被人利用，所以為了車主的安全他們并沒有上線。

在這樣的前提下，CTO 吳會肖也說得很實在，他們確實希望這套系統是第一。但這個第一不是和各家的排名，而是安全和體驗第一。

其實我們溯源長城他們造車的這些日子，就能看出他們的技術思路一直都是這樣 “穩中求進”。

根據吳會肖的自述，長城十幾年前就在做主動安全的人員中，篩選了一批專家開始做輔助駕駛。

2021 年的時候，純燃油的魏牌摩卡就已經有城區 NOH 的視頻流出，但長城為了安全，還是只上了高速 NOH。

而那幾年，正是各家瘋狂說輔助駕駛開城的時候，比到最后，都發現效果不太理想，最終紛紛集體跳票。

到了最近這兩年，才逐漸實現了全國都能開。

但這也遠還沒到終點，時不時來一次的輔助駕駛事故，也仍在提醒著我們，輔助駕駛智能化上過于激進，最后還是會被打回原形。

畢竟現階段還是輔助駕駛，既然還是人來擔責，那車子就一定要安全。

不過說那么多，技術終究只是技術，實際還是得試到車，橫向對比下才知道咋樣。

但不得不承認，長城這種有的放矢的 “謹慎”，在當下無疑是最對車主負責的辦法。

就像整個 VLA Talk 中長城汽車 CTO 吳會肖反復提及的：

長城是一家會 “害怕” 的公司。

早年間長城在造皮卡、造越野車、造 SUV 的時候就堅持 “安全無差別” 的原則，標配氣囊、ABS 等功能。

要知道，那可是 ESP 都能被吹的年代，各種安全性配置都得加錢的。

而長城這種刻在骨子里的安全基因，讓他們在做 VLA 大模型的時候，維持住了這種穩健的克制。

研發 VLA 不難嗎？難，CTO 吳會肖也認為當初他們踏上這條無圖的方案有 “賭” 的成分。

但無圖方案、以及現在的 VLA 大模型，就是能給用戶帶來更優質的體驗。

所以，即使難也要做。

而這種對長期主義的追求，對用戶的維護。。。

好像，在長城造車這 35 年里，已經被驗證了無數遍了。

撰文：ARO

編輯：脖子右擰 & 面線糊君

美編：萱萱

圖片、資料來源：

長城 VLA Talk 直播切片