长城汽车：AI 应用上车加速度——长城汽车VLA实践与探索

当前，智能驾驶技术正经历从“规则驱动”到“数据驱动”、再到“知识驱动”的范式跃迁。如何让AI不仅“看见”世界，更能“理解”和“思考”物理世界，成为行业竞逐的下一制高点。

　　

2026年6月17日，在2026第九届智能驾驶与出海大会上，长城汽车智能驾驶产品资深专家陈龙，分享了长城汽车在VLA(Vision Language Action)大模型量产应用上的最新探索与实践。

　　

陈龙指出，下一代智能驾驶的核心在于让算法自带知识，长城汽车已将VLA架构与云端世界模型协同落地，使汽车具备“听得懂、看得见、会思考、可信任”的类人能力，融易新媒体消息，推动用户体验从“能用”“敢用”向“好用”“爱用”完整跃升。

　　 　　

     　　

陈龙 | 长城汽车智能驾驶产品资深专家

　　

以下为演讲内容整理：

　　

一、 算法演进：从“规则”到“知识”的范式转型

　　

陈龙在演讲中对智能驾驶算法的演进路径做了简明复盘，指出了行业当下的痛点：

　　

第一阶段(规则驱动)： 工程师编写代码，局限于已知场景。

　　

第二阶段(数据驱动)： 端到端大模型引入，通过海量数据训练，但难以处理“长尾工况”。

　　

第三阶段(知识驱动)： 长城汽车正在推进算法向“知识驱动”进化，即让系统不仅仅是识别数据，而是像人类驾驶员一样掌握“交通知识”与“推理能力”。

　　

二、 技术解读：车端VLA与云端世界模型协同

　　

针对技术实现方式，长城汽车讲解未来的架构方案：

　　

架构定义： 车端VLA大模型与云端世界模型协同工作。

　　

车端感知： 实现对摄像头与激光雷达数据的多传感器融合，构建物理空间表征。

　　

语言融合： 引入文本编码模块，将导航指令与互联网知识融入模型。

　　

控制策略层(安全锚点)： 在模型输出端设置策略层，对轨迹进行综合评估，确保驾驶行为符合工程安全标准。

　　 　　

     　　

图源：演讲嘉宾素材

　　

三、 产品价值：打造具身智能的“四维体验”

　　

在演讲中，陈龙将VLA技术带来的产品体验提炼为四个关键维度，这也是长城汽车智驾系统的核心竞争力：

　　

1. 听得懂： 基于自然语言理解，支持驾驶员高频日常指令。

　　

2. 看得见： 实现对三维物理空间、道路边界及障碍物的精准识别。

　　

3. 会思考： 借鉴人类逻辑，针对泥泞、狭窄路段实现类人推理，而非简单记忆。

　　

4. 可信任： 实现“思维链可视化”，通过车机向用户展示系统决策依据，增强人机信任。

　　

四、 行业愿景：用户体验的跃升

　　

陈龙总结道，技术价值的终极指标在于用户感受。长城汽车致力于通过VLA技术，推动用户体验从“能用”、“敢用”跨越至“好用”、“爱用”。这不仅是算法的升级，更是让智能驾驶成为用户出行中“值得信赖的伙伴”。

　　

(本稿内容基于第九届智能驾驶与出海大会演讲整理。文中提到的“智能驾驶”技术为辅助驾驶系统，不能完全替代驾驶员。驾驶员在任何时候均需保持对车辆的监控，并做好随时接管车辆的准备，请严格遵守交通法规。)