聚焦智能驾驶VLA模型的架构范式与厂商路线-2026-08-自动驾驶。Waymo EMMA 以 Gemini 驱动纯端到端,并将导航、状态、轨迹等统一到语言空间;理想从 E2E+VLM 双系统升级至MindVLA 统一架构,以 3D 高斯、MoE 和扩散动作解码组织三维理解、语义推理和轨迹生成;元戎启行以 40B VLA 基座设置 Driver、Analyst、Critic 三角色;千里 CoWorld-VLA 则通过多专家世界模型 Token 构建规划相关隐空间表征。报告认为,数字 AI 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性,但其难以实现物理世界的建模闭环;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 的当前发展阶段成为增量更大的方向,智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景,报告认为应重点关注。
聚焦智能驾驶VLA模型的架构范式与厂商路线-2026-08-自动驾驶。Waymo EMMA 以 Gemini 驱动纯端到端,并将导航、状态、轨迹等统一到语言空间;理想从 E2E+VLM 双系统升级至MindVLA 统一架构,以 3D 高斯、MoE 和扩散动作解码组织三维理解、语义推理和轨迹生成;元戎启行以 40B VLA 基座设置 Driver、Analyst、Critic 三角色;千里 CoWorld-VLA 则通过多专家世界模型 Token 构建规划相关隐空间表征。报告认为,数字 AI 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性,但其难以实现物理世界的建模闭环;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 的当前发展阶段成为增量更大的方向,智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景,报告认为应重点关注。
聚焦智能驾驶VLA模型的架构范式与厂商路线-2026-08-自动驾驶。Waymo EMMA 以 Gemini 驱动纯端到端,并将导航、状态、轨迹等统一到语言空间;理想从 E2E+VLM 双系统升级至MindVLA 统一架构,以 3D 高斯、MoE 和扩散动作解码组织三维理解、语义推理和轨迹生成;元戎启行以 40B VLA 基座设置 Driver、Analyst、Critic 三角色;千里 CoWorld-VLA 则通过多专家世界模型 Token 构建规划相关隐空间表征。报告认为,数字 AI 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性,但其难以实现物理世界的建模闭环;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 的当前发展阶段成为增量更大的方向,智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景,报告认为应重点关注。
覆盖 2026 年,全文共 13 页。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了智能驾驶、自动驾驶等议题。