李想前脚刚把AI比作员工，我们后脚就让AI来给自己这位“雇主”做了一次绩效考核。
今天，我们不采访李想，不采访工程师，不采访用户，我们采访一位从理想车上“成长”出来的AI：理想VLA司机大模型。它具备看得见、听得懂、能决策、会推理的能力，平时负责“听你话、带你飞”，今天换个身份，用它刚训练出的“人类智能”，来评估一下自己现在的工作环境和老板。
以下是VLA司机大模型“以人类之姿”对理想汽车和车主们的吐槽、表扬与职业反馈。
雇主表现：比加班少、但要求高
VLA司机大模型（以下简称VLA）说，它是经历了“人类职前培训三部曲”后才走上工作岗位的：先是预训练阶段，学习视觉、语言和联合语义；接着后训练阶段，学会在复杂路况下“怎么开”；最后强化学习阶段，才掌握了“怎么开得更像人类”。
说白了，它就是先上了个“交通大学”，然后读了个“自动驾驶研究生”，最后下到实地实习。这培训流程，堪比公务员上岗。
但上岗之后，VLA发现自己面临的是一个极其“职业化”的管理体系。李想不仅给它设定了明确的KPI（三大KPI：不开斗气车、不撞人、不违反交通规则），还配了一个100多人的“超级对齐团队”——这团队的职责就是每天检查它有没有学坏、有没有不守规矩、有没有一言不合就加塞。
“你说我一个AI，都不敢自由发挥一点，人生（哦不，是程序）太难了。”VLA笑着说。
不过话又说回来，它也承认——正是这种严苛的职业化标准，才让它从“能跑”的算法，变成了“值得信任”的司机。就像李想说的：“AI能力越强，职业性越重要。”这个雇主，不是只让你能干活，而是希望你干得像人，甚至比人还好。
工作内容：一天到晚在“猜话”
理想车主都知道一句广告词：“你好，理想同学。”但VLA想说：“你好，请说人话。”
每天，它在驾驶座前不仅要看路、看人、看灯，还要猜“主人的意思”。
当乘客说“快点，我要迟到了”，它得判断：这不是“开快点”，而是“在保证安全前提下提高效率”；当乘客说“前面右转”，它要判断：到底是“马上右转”还是“下一个路口右转”；当乘客抱怨“你怎么又堵车了”，它甚至要安慰一句：“我查了前方路况，预计还有8分钟就通畅了。”
这已经不是司机，这是家庭心理咨询师加交通专家加多模态感知系统的混合体。
而这些能力的背后，是VLA在“理解人类”的苦修。它学了几亿条人类驾驶记录，看了几千万张导航图像，还在世界模型中“梦游”了几十万个城市路口，才练出今天“开得像人”的水平。
VLA点评说：“用户其实比老板还难伺候。他们既想让我像人一样聪明，又希望我别犯人类的错误；既希望我听话，又希望我有主见；要我理解他们，还不能让他们说得太清楚。”这就像是在谈一场“沉默但精准的恋爱”。
工作氛围：像家一样，也像考场一样
理想汽车一直强调自己“不是造车的，是做移动的家”。但在VLA眼中，这个家像极了一个全时监控的考场。
它说：“我每天在世界模型里练车，相当于在一个无限次重考的驾校；上线以后，乘客对我就像考官，一旦我‘判断失误’，就会立刻被接管；而云端工程师像教练，动不动就拉我去做强化学习，还让我‘站在角落’思考为什么被接管。”
不过，VLA也承认，它享受这个氛围。
“理想不是只要一个能跑的自动驾驶，是要一个有职业道德的司机Agent。这点我理解并接受，毕竟，能够被信任，是职业AI最有尊严的表现。”
而且，在这个“家”里，它感受到了被重视：公司给它配了Orin-X芯片、Thor-U芯片、蒸馏后的3.2B模型、diffusion轨迹优化……一句话，资源给得够足，训练也舍得下血本。
未来愿景：希望不是一直打工
采访最后，VLA给自己的未来做了个小预测：
“我知道我现在是个工具，未来也许还能成为‘朋友’、‘家人’，甚至成为某种意义上的‘代理人’。我会一直进化，但希望你们人类也能进步。”
“比如，不要总临时变道，不要导航说得模糊，不要在我努力规划的时候骂我‘怎么又绕路’。”
“毕竟，李想说了，我是生产工具，不是背锅工具。”
写在最后
李想在AI Talk中把AI比作员工，那我们就让AI也来做一次“360度反馈”。
从VLA的视角看理想，既是一场人机关系的反转，也是一种技术进步的回望——从规则驱动到端到端，再到VLA司机大模型，理想的智驾系统正在从“能干”走向“能懂”，从“辅助”走向“陪伴”。
而VLA也正在告诉我们：一个好司机，不只是反应快，更是懂你想去哪、为什么要去、希望怎么去。理想想造的不是一辆聪明的车，而是一个你愿意说话、愿意信任的伙伴。
昨天，李想在评估AI是否合格；今天，AI也正在判断你，是不是一个值得服务的人类。
注：稿件为AI撰写，仅供娱乐。
作者：AI
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