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　　9月16日-17日，聚合智能产业发展大会（2025）在武汉市举行 ，主题为“协同融合创新链产业链 推动聚合智能产业发展”
。香港科技大学副教授 、元戎启行客座教授陈启峰出席并演讲。

　　陈启峰谈到，在具身智能方面
，机器人通过图像
、深度图、地图等多种传感器获取信息，并构建“大脑 ”和“小脑”系统 ，“小脑
”负责控制层面
，“大脑”负责行为规划与决策 。“大脑 ”的核心技术之一是VLA模型（Vision Language Action），将视觉 、语言和行为多模态信息整合 ，实现机器人和车辆在复杂环境下的自主决策与动作执行
。

　　同时
，他强调，语言理解能力在长期发展中至关重要 ，它不仅增强机器人与车辆的可控性和交互性
，还能够在复杂场景下提供高级推理能力，为未来通用化机器人和智能驾驶系统奠定技术基础。

　　具体来说 ，他提到
，在智驾方面中有一个挑战，也是端到端模型比较难处理的 ，就是处理盲区，需要一定的高级推理 。“比如说现在有一辆大巴挡住了一定的视线
，如果这个车没有考虑到盲区的话，它这个速度不一定会降下来 ，从而造成一些意外
。
”

　　陈启峰解释到
，借用VLA在很多场景可以更好地理解驾驶场景，因为这些道路的建设本身是给司机看的、人类看的 ，所以充斥着很多文字的信息。“如果我们能把这些文字的信息理解起来
，比如说什么时候可以用可变车道或者公交车道 。有语言，我们就可以做一定的思维链 ，去让它理解得更好
。”

　　所以
，他强调，很多时候我们需要理解这些盲区 ，这些有风险的场景
，做到防御性驾驶。通过VLA模型的训练，整个模型是相对比较简洁的 ，更多是需要在数据方面去强化这个模型，对于这些有风险的场景怎么样做到有安全的驾驶
，给予正确的反馈 。“因为很多现在预训练的大模型是利用互联网的信息，它没有驾驶场景安全性的考虑。 ”

　　总体来说 ，陈启峰指出
，VLA有几大好处，有空间语义的理解 ，能识别一些障碍物
、文字
，还有语音控车
。它相当于一个“透视眼
”，在传统感知看不到的地方 ，它能知道是否有风险
，注意盲区。同时，对于驾驶场景上有一些文字的信息 ，可以通过VLA利用这些文字的信息做出辅助驾驶的决策 。还有语音控车
，可以避开一些大车、豪车，

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理 ，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的
，并不意味着赞同其观点或证实其描述
。