蔚小理的辅助驾驶，谁最拉跨？「智能车说 蔚小理辅助驾驶」

省流：小鹏第一，理想第二，蔚来第三[doge_金箍] 其实和网上各种智驾大赛的结果差不多，国内四强：华为、小鹏、理想、mmt

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虽然我是理想车主但投了小鹏，结果一看最高的是蔚来是不是有点离谱了。这期其实很专业，智驾开源理论已经大差不差了，剩下的就是各家的应用和工程优化。神经网络拟合的最大问题就是解决不了没见过的corner case，在这点上理想和小鹏的世界模型就是用来解决这个的。真实世界里你不可能拿真车来撞/别车来采集数据，但在simulator里你可以设计各种各样的cornercase。然后在工程上确实没有一家的体感能高于特斯拉就是因为他们恐怖的低延迟。

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蔚来辅助驾驶实际体验要比网上的风评好得多[吃瓜]

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前几天从A市某高校大门口到B县老城区居民区，城区-高速-城区。全程NWM，1次效率共驾，0接管。

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今天试驾了ES8，乖乖，压实线，先变道再打灯，忽然变道，搞不懂，确实比理想的差太远了

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那必然是蔚来

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其实我一直对VLA有一个想法，但是我看厂商都没有提到，就是，我们不仅可以通过语言模型来知道模型在做什么，还可以通过像模型输入语言来实现“柔性”的规控。 因为大语言模型最重要的优势，就是它可以通过学习人类的语言来获得逻辑推理能力。它充当了多模态模型的“决策首脑”，任何模态的输入可以用语言来描述，从而交给语言模型作为他决策的依据。 那照这个思路，我们的规控是不是也可以用语言来描述，然后让语言模型遵照这个描述来执行？比如以下指令“不能压实线；侧后方没有车时可以压实线来避让；不能四个轮子越过实线；有摄像头的地方不要压实线”，要通过人工的规控来实现是非常复杂的。但是有的vla模型之后，由于模型的语言部分可以理解人类的语言，那是不是可以把这些规则作为语言模型的一个知识库来指导模型的行为？这样我们不用人为的去设置规则，但是模型又理解并执行了我们的规则（理论上），我给他起了个名字叫“软化”的规控。 不过我相信这个实现起来和我的想象还是有很长距离的。毕竟像gpt 4这么大的模型，也做不到完全理解并执行我们输入给他的指令。但是据说最近新出的gpt 5在听话这方面有所长进，不知道对vla模型的开发会不会有启发呢[doge]

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G7车友群有人开NGP撞了兰博基尼[笑哭]

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理想出VLA没有喷其他家VLA不行吧，反观老实人那一顿输出把我看傻了，这算哪门子发言，PPT拉踩已经商用的

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这就是媒体将内卷风气带起来的方式了。评价一项能力的时候，不是依据一个标准，而是依据排名。

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必然是理想

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小鵬眼前只有特斯拉

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底层架构上蔚来最好把，但是VLA中最真实的是小鹏，自然有优势，理想那个是VLM套娃的假VLA，所以自然有些问题，未来我觉得等NWM适配和训练后，优势还是很明显有机会接近甚至超越的

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我试过的G7 VLA内测版感觉是VLA方案最差的，有很多离谱的操作，可能是因为内测版？理想的VLA刚OTA也试了，总体来说没什么大问题，有一些压实线变道或者绿灯不右转的问题，倒也是瑕不掩瑜，反而觉得最好的是元戎的VLA，试下来蛮多惊喜的。蔚来嘛，确实是差点意思

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省流：蔚来一如既往最差（断代领先的技术，护城河）

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今天看到说法，是不是真的

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花了2万买的激光雷达,小鹏可以退钱给我吗? x9max车主的钱不是钱吗?

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我觉得不如说是100分的卷子，大家都才三四十分，都不敢说一点问题不出

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[doge_金箍]我好奇, 小鹏的老车里面, 有哪些是为了智驾花钱, 结果现在用不了的

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