CES 2026期間，AI科技公司 Nullmax 成功完成端到端 VLA（Vision-Language-Action）算法在黑芝麻華山 A2000上的深度適配與驗證。

隨著大語言模型（LLM）與視覺大模型（VLM）的快速發展，Nullmax 將 VLA 范式引入智駕領域，旨在解決傳統模塊化方案在智能輔助駕駛系統應對長尾駕駛場景時的局限性。目前，Nullmax VLA 算法不僅涵蓋了傳統的環境感知能力，更賦予了系統類人般的語義理解、邏輯推理與解釋性決策能力。該算法運行幀率達到 10 Hz，依托華山 A2000 的澎湃算力，可實時響應動態道路環境變化，滿足實際駕駛對低延遲與高可靠性的要求。

此次部署的VLA算法由Nullmax全棧自研，不僅融合了視覺感知、文本語義、導航指令等多模態輸入，還結合大語言模型實現了高階推理能力。依托 Nullmax 在真實道路場景中積累的海量高質量數據，該模型可在多種復雜環境下輸出合理規劃，不僅提升了下游模塊對環境語義和駕駛意圖的理解能力，也為路徑規劃提供了更安全、合理的決策依據。

當前，Nullmax重點聚焦三大核心能力：文本類交通規則的語義理解、潛在風險的主動推理（即防御性駕駛），以及人類自然語言指令的交互理解，旨在大幅提升智能輔助駕駛方案在復雜、長尾場景下的處理能力，并清晰解釋駕駛決策背后的邏輯，以提升智駕系統的透明度與用戶信任感。

在復雜語義理解（文字類交通指引）方面，Nullmax VLA算法相較于難以處理復雜語義指令的傳統算法，實現了質的突破。該算法不僅能識別環境車輛、行人、交通標志，更能深度“讀懂”如“直行車輛允許進入待行區”等復雜的文字提示。算法能夠即時解析文字背后的語義指令，并結合實時路況，輸出符合交通法規與場景邏輯的決策建議。

面對路口遮擋形成的視覺盲區，以及隧道出入口、強逆光等光線劇烈驟變帶來的感知挑戰，Nullmax VLA算法在防御性駕駛（盲區風險推演）和高魯棒性感知（極端光線突變）上都取得了優異表現。該算法能綜合分析天氣狀況、周邊車輛動態及環境細微特征，憑借卓越的推理能力和強大的泛化能力，獲得高度貼近人類駕駛員預判習慣的行為邏輯——不僅關注當前狀態，更主動規避潛在風險，提前給出減速、預警等防御性策略，有效應對“鬼探頭”等危險場景，顯著提升行車安全性與乘坐舒適性。

Nullmax持續突破視覺感知上限，進展顯著。未來，Nullmax將進一步攜手合作伙伴，推動實現全球不限區域的全場景自動領航輔助駕駛，覆蓋城市道路、結構化道路及停車場等多樣化、碎片化的應用場景，為消費者提供更舒適連貫、安全高效的駕乘體驗。

關于Nullmax

作為行業領先的人工智能科技公司，Nulmax2016年創立于美國硅谷，致力于打造全場景無人駕駛應用，引領移動出行智變。

Nullmax通過先進的計算機視覺和深度學習技術，打造了涵蓋上層應用、中間件及云端數據系統的輔助駕駛全棧技術體系MAX，并構建了由數據平臺、算法平臺組成的基石架構。

基于MAx平臺架構及新一代Nullma xIntelligence(Ni)端到端智駕技術，Nullmax推出了以視覺為主、多傳感融合感知的MaxDrive平臺化輔助駕駛方案，面向不同車型、不同場景功能需求，可全面覆蓋高中低算力的不同芯片平臺，支持任意傳感器配置，具有可擴展、可移植、低成本、覆蓋全球的優勢。目前，Nulmax已與全球多家汽車廠商、一級供應商、芯片廠商建立了深入的量產合作，量產進程持續向前。