长城汽车首搭VLA大模型的魏牌蓝山，其智能驾驶水平究竟如何？通过一次52.3公里、涵盖高速、城区及窄路的“一镜到底”实测，展现了其在复杂路况下的决策逻辑与通行能力。这次测试不仅检验了“车位到车位”的先进功能，也提供了真实的能耗参考，为关注高阶智能驾驶的用户带来了宝贵的第一手体验。
智能速览
全程52.3公里实测，仅在极端窄路接管一次。
VLA模型决策拟人化，处理复杂路口和加塞车辆流畅。
高速路段驾驶轻松，自动变道与下匝道功能成熟。
实现“车位到车位”能力，可自主驶入车库停车位。
采用经济混动模式，提供了真实的能耗数据参考。
精华内容
这次一镜到底的实测，不仅是对蓝山VLA大模型的一次全面检验，更是对其“思考”方式的一次深入观察。从高速到窄路，它的表现究竟如何？
城市高速初体验
起步后的首个挑战是自动掉头，VLA大模型处理得较为丝滑。进入高速前，车机会提示必要接管，这是系统设计的责任边界。在畅通的高速公路上，其表现较为轻松，不仅能智能避让大车，还能从容应对偶发堵车。自动变道与下匝道等功能在此场景下已相当完善，体现了现阶段高速辅助驾驶的成熟度。但在下高速时，系统同样会提示必须接管，显示出对责任边界的清晰界定。
复杂城区的决策
真正的考验始于下高速后的城区道路。VLA大模型展现出“防御性驾驶”策略，在面对连续强行并线的车辆时，系统会耐心等待时机，而非强行变道。一处典型场景是，当右侧车道车流密集时，它选择逐步前探，确认安全后才果断提速并入，整个过程流畅度高，拟人化决策逻辑清晰，有效平衡了效率与安全。
窄路通行挑战
在进入仅容纳一车通过的狭窄道路时，面对来车和后方倒车车辆，系统发出了第一次真正意义上的接管请求，体现了其对超出能力范围场景的准确判断。通过该路段后，系统重启，在近乎直角的盲区弯道中表现游刃有余，并能有效避让路口的直行自行车与电动车。直至终点，面对占道车辆，系统采取了借道通行的操作，与人类驾驶员的处理方式高度一致。
能耗与终点表现
全程52.3公里，总用时1小时20分钟，在经济混动模式下，最终的能耗数据被详细记录。测试的亮点在于，车辆抵达酒店停车场后，辅助驾驶并未退出。在与保安沟通打开道闸后，系统继续控制车辆驶向预定车位，展示了“车位到车位”（E to E）的进阶能力，尽管最终因车位被占而由驾驶员完成最后操作，但其潜力已得到验证。
此次实测表明，魏牌蓝山的VLA大模型在处理高阶智能驾驶任务时，已具备相当成熟的决策逻辑和通行能力，尤其是在复杂城区的博弈中表现突出。它正从一个单纯的辅助工具，向一个值得信赖的驾驶伙伴转变。这样的技术进化，是否会改变你对未来出行的期待？
关键评论
有观点认为，这项技术让汽车从一个工具转变为能沟通的伙伴。
网友称赞其系统响应速度快，能做到近乎实时的理解与执行。
许多用户期待在长途高速场景中，它能极大减轻驾驶疲劳。
现有车主反馈，蓝山车型的整体品质和稳定性经受了市场的考验。
