700TOPS 算力炸场！蓝山 VLA 大模型 + Thor 芯片，辅助驾驶堪比老司机预判

在竞争十分激烈的家用SUV这个市场之中，智能化体验究竟是优还是劣，已然成为决定消费者做出选择的关键要素了。长城汽车旗下有着高端车型蓝山，在近期之际推出了将重点聚焦于智能化的全新版本，试图凭借更为清晰透明的决策逻辑以及更强的场景理解能力，去打动那些寻求安全与便利、属于家庭的用户。

外观细节与硬件升级

外观上，新品蓝山智能进阶版延了继续经典设计，主要改变呈现在细节装饰以及新增配色方面。比如说，用户能够挑选名为“黑武士”的套件，此套件把车身饰板、轮毂等部件做了熏黑处理，塑造出更有运动感的视觉感受。

本次升级的关键要点并非在于外观，而是着重于感知硬件，新车所配备的激光雷达，其体积相较于上一代而言更小，并在集成度方面更高那，这为车辆给予了更为精确的环境感知基础依据，是后续展开了一系列智能化功能能够得以实现的物理前提条件 。

Thor芯片与算力基石

智能驾驶能力出现飞跃，这和强大的计算平台是分不开的。全新蓝山更换了性能更强的Thor系列芯片，该芯片为复杂的算法模型给予了充足的算力支持。高算力表明系统能够更快速地处理海量传感器数据。

凭借新设立的硬件平台，车辆的智能驾驶系统能够运行更为庞大、更为复杂的模型，这与后续的端到端模型以及VLA模型的运行效率和最终呈现效果不无直接关联，属于整车提升智能体验的底层有力保障 。

端到端模型进阶至2.0

进行的此次升级，把原本存在的端到端自动驾驶模型，从1.0的版本提升至了2.0的版本。端到端模型所具备的特点是，输入传感器方面的数据，然后直接输出车辆的控制指令，如此一来减少了传统模块化架构当中信息传递所产生的损耗。

2.0版本模型于决策的平顺性方面有优化，在拟人化程度上也有优化，于实际道路测试里，像是在深圳这般有诸多红绿灯的路段，车辆于车道保持、跟车距离控制等基础场景当中表现得更为流畅，削减了以往存在于部分场景里面的生硬机械感 。

VLA模型的引入与价值

本次升级之中，存在着一个极为显著且突出的亮点，此亮点其一便是引进了视觉 - 语言 - 动作，也就是所谓的VLA大模型，这个模型并非是那种纯粹只是具有感知或者控制功能的模型，它将视觉理解本领、语言推理工夫以及动作决策能力进行有效整合，简而言之，它能够使得车辆不但可以“看见”，而且还能够“读懂”进而“思考” 。

例如，系统具备这样的能力，它能够识别出位于路边的限速标志，并且还能够理解标志之上所呈现的具体数字以及其所蕴含的含义，进而依据这些来规划车速。它同样还能够理解施工路段所放置的锥桶所代表的语义内容，提前做出绕行或者减速的相关决策 ，最终提升到应对复杂路况的能力 。

人机沟通与决策透明化

VLA模型的另外一个非常关键的作用在于搭建起了人机交流的桥梁，传统的智能驾驶系统其决策过程恰似“黑盒”，在此种情况下驾驶员并不明白系统究竟是因何缘故进行刹车或者变道等操作，全新的蓝山借助诸如“思维链卡片”之类的形式，试着让系统的决策逻辑呈现出可视化的状态。

当系统开展一个对临停车辆进行绕行的动作之际它能够借由语音或者屏幕提示向驾驶员通告原因与此同时这一系统同样能够领会像“开得再快一些”或者“跟得再远一些”这种简易的自然语言指令从而使得控制车辆的方式更贴合人类直觉进而也就增强了用户的掌控感以及安全感 。

实际体验与优化空间

于实际城市路况像深圳那般予以测试时，凭借27个感知硬件以及Thor芯片这个条件，新车针对锥桶、临时停车这类障碍物的识别的确颇精准，执行绕行动作时也相对连贯。这展现出其在结构化道路情形下的实用性与可用性。

然而，体验之中仍有着能够进行优化的空间。比如说，车辆于弯道之内对于行驶轨迹的把控有时候并非足够精准，超车之际留出的横向安全距离偶尔会偏大，在需要依据红绿灯预先变道的时候策略略微显得固定。这些细节方面的打磨，将会是其从“好用”朝着“老司机”那般娴熟迈进的关键。

当我们看完，关于全新蓝山智能进阶版，在硬件方面的具体升级分析，还有算法方面的具体升级分析，以及人机交互方面的具体升级分析之后，你觉得，这种使得决策过程呈现“透明化”的尝试，能不能够真正地消除你，对于使用高级智能驾驶功能的顾虑呢？欢迎在评论区分享你的观点。