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过去的智能驾驶依赖“规则驱动”，工程师需为各种场景编写代码，如同在预设轨道上行驶。一旦遇到规则之外的状况，系统便可能失效。而第二代VLA的核心是“推理”。它基于海量真实驾驶视频数据训练，像人一样通过视觉观察世界并直接做出反应，无需中间的语言转译，从而大幅降低信息损耗，提升反应效率与决策拟人化程度。
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