12月10日，理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋通过微博长文，正式回应了宇树科技创始人王兴兴对VLA（视觉语言动作模型）技术路线的质疑。此次争议源于8月世界机器人大会期间，王兴兴公开质疑VLA模型的实用价值，称其为"相对傻瓜式的架构"，认为其数据支撑不足。
王兴兴的主要观点认为，当前VLA模型在与真实世界交互时，面临数据质量和数量不足的挑战。他更强调模型架构本身的重要性。这一言论在机器人及自动驾驶领域引发广泛讨论，但当时理想汽车未立即回应。
郎咸朋在回应中解释，此前未发表意见主要基于两点考量：一是理想VLA司机大模型尚未正式发布；二是公司对具身机器人行业仍处于观察研究阶段。他明确表示，与王兴兴的分歧在于对模型评价标准的差异。
理想汽车于今年9月正式发布VLA模型，并在12月6日通过OTA 8.1版本向用户推送更新。经过两个多月的实际验证，郎咸朋提出两个核心结论：VLA是目前自动驾驶领域的最佳模型方案；具身智能的竞争本质上是整体系统能力的比拼。
技术层面，理想VLA采用生成式模型架构，借鉴GPT的工作原理，但生成对象不是文本而是驾驶轨迹和控制信号。实际使用数据显示，该模型已展现出对物理世界的认知涌现能力，用户反馈其驾驶行为更具拟人化特征。
郎咸朋强调，在自动驾驶领域，脱离海量真实数据讨论模型架构缺乏实际意义。理想汽车依托数百万辆汽车构建的数据闭环，能够在现有算力条件下实现接近人类水平的驾驶能力。他认为世界模型更适合作为"考场"而非"考生"存在。
关于数据获取，理想汽车具备显著优势。公司不仅拥有过去几年积累的10多亿公里存量驾驶数据，还能通过150万活跃车主持续获取新数据。这种数据闭环能力在机器人领域较难实现，但在智能汽车场景下相对可行。
在具身智能系统构建方面，理想采取整体协同策略。自动驾驶团队与基座模型、芯片、底盘团队深度配合，确保各子系统价值最大化。这种系统化思维被视为实现高阶自动驾驶的关键。
理想汽车创始人李想近期提出，未来五到十年具身机器人将主要呈现两种形态：汽车类和人形类。当前研发的VLA技术不仅服务于现有车型，也将应用于未来汽车类具身机器人产品。
此次技术路线之争反映了自动驾驶领域对模型架构与数据价值的不同认知。随着VLA模型的实际应用效果逐步显现，相关讨论或将持续影响行业技术发展方向。
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