一、从固定档位到“大模型随场景决策”的质变

　　传统逻辑的局限：过去动能回收仅设低、中、高三档，由驾驶员手动选定后便一成不变地执行，与路况、红绿灯、前车距离完全脱节。

　　VLA自适应回收的突破：小鹏G9L首发的VLA自适应动能回收，让车辆在人驾状态下也能调用视觉大模型感知前方场景，识别前车、红绿灯、弯道后动态调整回收力度——直道无减速需求时接近燃油车滑行，前方红灯则适度拉高回收预减速，前车临时点刹变道则压低回收避免无谓拖拽。

　　执行层面的分工：VLA模型只输出场景理解的减速意图，最终回收扭矩仍由整车控制器结合电池状态、电机能力与踏板输入决策，确保安全冗余。

　　二、主流车企的差异化布局

　　大众的“经济驾驶辅助”：大众ID系列改款后新增自适应动能回收，通过辅助驾驶硬件探测前车车速与距离，匹配回收力度，实现“前车减速则自动加强回收”。

　　宝马的联动方案：宝马将动能回收与驾驶辅助系统联动自动调节，被评价为“顺理成章的智能方案”。

　　长城汽车的专利储备：长城汽车2026年申请专利，综合目标扰动强度、动能回收数据及加速度确定回收强度，动态抑制回收引发的车辆不稳定性。

　　三、技术演进背后的核心逻辑

　　从“教育用户”到“理解场景”：相比传统单踏板模式固定逻辑，新一代方案让车辆主动适配人的驾驶习惯，缓解晕车并保留回收收益。

　　能量管理的精细化：比亚迪专利探索电池无法接收回馈电能时，将能量优先供给空调、音响等附件消耗，避免浪费。

　　底层架构的统一：VLA方案将场景理解做成整车共享基础设施，智驾与底盘、热管理协同，成为挖掘能效的新突破口。