KnightHunterr
2025-04-18T13:14:38+00:00
rt.zsbd
vla最大的作用是看懂可变车道，现在vlm也能做到但是准确率差点
至于什么车找人之类的还是算了吧，法规不允许
理想马上的索尔芯片算力和vla到底都是什么，有科普吗
Soup<3
大概是极氪用的那个？英伟达出的。
_cursedd
单索尔理论上优于双O，但是猜测不会有质变，双索尔碾压双O，应该有质变，可以达成自动驾驶算力冗余
DatStapleBoi
vla你可以理解为升级了一个手机电脑上用的类似deepseek的ai，然后这个ai指导智驾系统开车。原来一些没法处理的极端情况照样可以处理了。
Moncho
理想的辅助驾驶是否在第一梯队？
hɔnoːs̠
楼上说的没错，只是冗余设计。相当于你的牛子从25cm增加到30cm，无论怎样还是留出一大截在外面用不完。
理想智驾目前不看好，外包团队
理想智驾目前不看好，外包团队
ashsongh
我认为是第一梯队
Swatt
我个人认为，华为t0，理想，小鹏，momenta t1
DGNo1
感觉贸易战这么大，thor落地不了
REA7ER
理想VLA，华为这次发布的ADS4，蔚来六月份发布的世界大模型，本质上是一样的东西。就看各自能发挥多少硬实力
MonsterHNTER
索尔芯片算力比vla 好！
Tesla101
你说的是Thor u吧应该。
1、Thor u：雷神索尔系列最底端的一款，4nm工艺，算力700T。Thor系列原设计算力为2000T，一路优化瘦身，目前入门级的Thor u应该是达到了漂亮国的出口限制要求/
2、VLA(vision language action)：自动驾驶端到端2.0时代的一个技术方向，目前比较火热，早先应用于智能机器人等具身智能领域。
VLA的核心是L，大语言模型(LLM)。通过大语言模型的多模态和通用性特征，训练各类用于自动驾驶的不同维度的数据，达到拟人化的驾驶输出。
这一点有别于目前各家端到端1.0架构，端到端1.0主要是视觉神经网络模型，以视频数据训练为主干网络，模仿人类开车的方式和习惯。能实现动态场景行驶高度拟人化，但不具备长思考和长时序理解决策，在部分长距离静态场景中，无法达到满意的效果。
1、Thor u：雷神索尔系列最底端的一款，4nm工艺，算力700T。Thor系列原设计算力为2000T，一路优化瘦身，目前入门级的Thor u应该是达到了漂亮国的出口限制要求/
2、VLA(vision language action)：自动驾驶端到端2.0时代的一个技术方向，目前比较火热，早先应用于智能机器人等具身智能领域。
VLA的核心是L，大语言模型(LLM)。通过大语言模型的多模态和通用性特征，训练各类用于自动驾驶的不同维度的数据，达到拟人化的驾驶输出。
这一点有别于目前各家端到端1.0架构，端到端1.0主要是视觉神经网络模型，以视频数据训练为主干网络，模仿人类开车的方式和习惯。能实现动态场景行驶高度拟人化，但不具备长思考和长时序理解决策，在部分长距离静态场景中，无法达到满意的效果。
JollyCo0perat1on
我试驾看的就是副驾屏上有个对话框，实时输出当前传感器的信息，然后给一段语义分析
Zeen
现在所有宣传VLA的都是假VLA，因为LLM的Decoder架构对算力要求太高，只能在云端训练大模型，再蒸馏到车端，搞个0.5B左右的小模型，而且这玩意儿延迟贼大。
很多人都在说特斯拉故意不说V12的架构，然后大张旗鼓宣传E2E，嫖了很多厂家。很多家实际做了才发现，刚开始数据量一上去效果很好，跑了一段就发现进入平台期，压了这头，抬另外一头，效果怎么也提不上去，还不如以前规则化的稳定。
现在有人反思，认为V12内部也是有一些特殊结构小模型去处理细节的，不然做不到很迅速的反馈速度。
当然，VLA未来可期，只要算力上去，算法改进，效果还是刚刚的。
很多人都在说特斯拉故意不说V12的架构，然后大张旗鼓宣传E2E，嫖了很多厂家。很多家实际做了才发现，刚开始数据量一上去效果很好，跑了一段就发现进入平台期，压了这头，抬另外一头，效果怎么也提不上去，还不如以前规则化的稳定。
现在有人反思，认为V12内部也是有一些特殊结构小模型去处理细节的，不然做不到很迅速的反馈速度。
当然，VLA未来可期，只要算力上去，算法改进，效果还是刚刚的。
