自从VLA视觉-语言-动作融合方案在技术沟通会亮相，这套新的技术路线，就逐步从概念演示走向量产装车。本次汇总26款搭载该方案的车型信息，我们可以从硬件选型、车型品类、品牌布局几个维度，客观看清这套技术当前的落地现状。
传统辅助控制链路里，摄像头采集画面之后，需要依次完成画面结构化解析、场景判断、控制指令输出，多模块之间反复转译信息，过程中容易产生信息损耗，这也是行业长期面临的技术难点。
VLA方案的核心思路，是把图像感知、场景语义推理、车辆控制指令生成整合进同一模型链路，减少中间的信息转换环节。整套链路以摄像头画面作为输入，依托大语言模型完成场景语义解读，再输出对应的车辆控制指令。这种架构的优势在于推理链路更短，场景识别逻辑具备可追溯性；同时短板也比较明确，语义推理环节会增加算力消耗，对车载计算平台的资源调度、信号延迟控制提出更高要求。
本次统计覆盖五个品牌，合计26款车型，配套计算芯片分为三档：图灵AI750TOPS、马赫M1001280TOPS、NVIDIAThor-U700TOPS。从品牌维度统计，小鹏有11款车型纳入清单，理想7款，魏牌4款，大众安徽、坦克各2款；按芯片归属统计，图灵AI适配13款车型，马赫M100适配7款车型，NVIDIAThor-U适配6款车型。两组统计口径下总数可以相互印证，清单内每一台车型仅匹配一类芯片信息，至于是否搭载多颗芯片协同工作，不在本次统计范围。
三档计算平台硬件概况单颗标称算力上，马赫M100数值最高，为1280TOPS，对比另外两款芯片，纸面参数差距明显。这里需要厘清一个关键点：芯片标称算力只代表硬件理论上限，整车系统能够调度使用的算力，会受到散热方案、功耗策略、任务调度机制等多重因素约束，不能直接依靠算力数值，去判定不同车型辅助控制能力的强弱。
图灵AI与Thor-U标称算力比较接近，二者差值不大，硬件理论上限处在相近区间；马赫M100算力规格明显高出一截，硬件定位区分清晰。从适配车型规模来看，图灵AI覆盖的车型最多，占到全部车型半数；马赫M100、Thor-U适配车型数量依次递减。
算力规格最高的马赫M100，仅供给理想品牌车型使用，没有跨品牌复用；图灵AI由小鹏、大众安徽两个品牌选用，Thor-U由魏牌、坦克两个品牌选用。跨品牌共用同一计算芯片，能够分摊硬件适配、研发调试的投入成本。但同一芯片给到不同品牌，配套传感器配置、算法版本、功能开放范围都存在差异，单纯依靠芯片参数，无法预判最终的辅助控制表现。
轿车品类布局按照车身品类划分，26款车型包含轿车5款、SUV18款、MPV3款，品类分布并不均衡。轿车品类全部归属小鹏，包含小鹏MONAM03、小鹏MONAL03、小鹏MONAL05、小鹏P7、小鹏P7+，五款车型均搭载图灵AI计算平台。
同一品类统一硬件底座，意味着这个系列车型的辅助控制硬件基础保持一致，车型之间的差异，主要体现在车身规格、座舱配置、空间布局等方面。这套硬件底座可以满足常规道路场景下的跟车、车道保持、匝道通行等基础辅助控制需求，但硬件规格没有梯度区分，用户选择该品类不同车型时，无法通过车型选择，拿到规格更高的计算硬件。
小鹏轿车序列内部划分清晰，MONA三款车型、P7系列两款车型各自形成梯队，依靠后缀数字、加号区分版本，产品排布紧凑，车型定位区间衔接紧密。在小鹏全部11款搭载VLA方案的车型矩阵里，除轿车之外，还有多款SUV以及一款MPV，实现多品类覆盖。不同序列的命名方式并不统一，数字递增、字母后缀、独立命名并存，整个产品线划分细密。
SUV品类布局SUV是本次清单里占比最高的品类，一共18款，五个品牌均有车型落地，也是这套VLA方案落地的核心载体。小鹏SUV车型：小鹏G6、小鹏G7、小鹏G9、小鹏G9L、小鹏GX；理想SUV车型：理想L6、理想L8、理想L9、理想i6、理想i8、理想i9；魏牌SUV车型：魏牌V8X、魏牌V9X、魏牌全新蓝山智能进阶版；大众安徽SUV车型：大众安徽与众08、大众安徽与众09；坦克SUV车型：坦克500、坦克700。
理想SUV分为L、i两条平行产品线，编号一一对应，仅前缀字母不同，产品规划逻辑规整。两条序列编号上限统一，中间预留空白区间，现阶段暂无补充中间定位车型的安排。7款理想车型统一搭载马赫M100计算平台，硬件底座没有梯度，车型定位差异，依靠座舱配置、车身尺寸、空间布局来拉开。
魏牌SUV采用两套命名逻辑，V8X、V9X依靠数字后缀排序，全新蓝山智能进阶版使用独立车型名称，两套体系并行，对初次了解车型的用户来说，识别门槛更高。魏牌与坦克共用NVIDIAThor-U计算平台，坦克车型偏向越野场景，非铺装路面、扬尘、陡坡等环境干扰因素更多，对感知系统稳定性提出不一样的考验，这套VLA方案在越野场景下的适配效果，无法仅通过硬件参数预判。
大众安徽与众08、与众09两款车型名称同源、编号相邻，搭载图灵AI计算平台，硬件底座和小鹏多款车型保持一致，依托成熟硬件方案压缩研发周期，短板在于品牌内可选车型偏少，不同车型定位区间重合度偏高。
整体来看，SUV品类三档芯片均有落地，硬件规格分布分散，没有单一款芯片形成绝对主导，也能看出不同品牌在SUV产品上，对计算硬件的选型思路各有取舍。部分车型搭载的图灵AI与Thor-U标称算力差距很小，硬件参数层面区分度有限，横向对比时，很难把硬件规格作为核心对比项。
MPV品类布局MPV品类仅有3款车型，分别为小鹏X9、理想MEGA、魏牌高山智慧版，三款车型分别对应三档不同计算芯片，也是本次盘点里，唯一覆盖全部硬件档位的品类。
MPV车身尺寸更大，盲区范围更广，驾乘人员对行驶平顺性的要求更高，属于辅助控制场景难度更高的品类，这三款车刚好形成天然的硬件对照样本。MPV大多作为品牌重点车型布局，单品牌投放数量偏少，品牌在硬件选型上拥有更高自由度，所以这个体量偏小的品类，硬件规格的区分度反而最高。
魏牌高山智慧版和全新蓝山智能进阶版命名风格相近，前者归属MPV品类，后者归属SUV品类，两款车型硬件规格不同，车身定位、使用场景也存在明显区分。
综合全部车型信息不难看出，VLA方案已经脱离小规模技术验证阶段，进入多品牌、多车型、多品类的规模化落地周期。统一硬件底座供给多款车型，有利于简化算法迭代、版本维护流程，降低长期开发成本；但同一硬件规格覆盖多款车型，也会带来产品梯度塑造的难题，搭载相同硬件的车型之间，很难依靠辅助控制硬件拉开定位差距。
本次清单仅收录车型名称、配套芯片、标称算力、车身品类信息，传感器配置、算法版本、系统调度策略、实际场景表现等内容不在统计范围内。标称算力仅作为硬件参考指标，不能等同于实际辅助控制能力。不同品牌对这套VLA方案的调校方向、功能开放边界存在区别，最终的使用效果，需要结合实车场景体验来判断。
