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汪书翠 2025-05-14 【国际】 9539 人已围观

如果把本次升级按车型划分：AD Pro平台主要聚焦于核心软硬件能力的强化②，而AD Max平台的进化重点则在于VLA司机大模型的落地与拓展④。

接下来❸，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑦，并进一步探讨理想辅助驾驶在2025年所实现的技术突破与理念演进②。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑳，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级▓，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑩，通过芯片和传感器的大幅升级⑳，带来了感知能力的全面提升②。这背后不单是硬件的升级⑦，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动①。● 感知硬件升级：更好的激光雷达和更好的摄像头感知力增强 = 安全冗余提升④。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑬，仅依赖摄像头⑭，在复杂天气④、弱光❶、遮挡场景中容易“看不清”⑧。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑯，“全天候”意味着在黑夜⑱、弱光等环境下❶，都能更好对障碍物⑰、多车事故等复杂场景进行识别❸，为AEB和AES提供更可靠的触发依据❸。

比如⑲，在黑夜可以实现在时速120km下⑩，识别两台事故车并连续躲避⑯，这是传统感知体系难以实现的⑥。这套系统是理想与禾赛合作开发⑥，采用第四代芯片和双核MCU⑳，比之前的激光雷达更小❶、性能更好⑦，也更美观⑩。具体来说探测灵敏度提升130%❷、体积和重量各减少60%⑲，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°❸，最远探测200米且功耗降低55%⑩。另外⑬，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑦，“长焦”=看得更准⑭，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑳，过路口的时候能早做准备❶。● 智驾芯片升级：运算更快的地平线征程®6M

芯片升级 = 实时计算能力保障⑪。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑱；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑩，CPU计算能力提升4倍⑰，算力提升意味着图像处理能力提升④、内存带宽与数据读取能力优化⑤，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划③。02软件升级❷，从能用到好用在辅助驾驶中⑫，硬件决定上限❷，软件决定下限⑲。硬件给出了能力边界⑤，但真正决定系统稳定性⑲、安全性与用户信任度的⑬，是软件的持续进化⑨。理想此次围绕场景策略⑥、决策逻辑等方向的升级⑩，是对软件价值强化⑳。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑦，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片②，但在主动安全能力上并没有区别⑰，形成360°AEB安全盾②，“360°”意味覆盖低速⑱、异形障碍物⑮、路口转弯等场景⑫；比如全速域AEB激活①，所有车速区间内可激活功能⑱；AES也支持在130km/h触发❸。同时还针对极限场景进行优化⑦，新增二次碰撞预警⑤、紧急车道保持拓展障碍物识别⑲、前后向误加速抑制功能⑩。● LCC能力与行车安全车道居中控制原本是比较初级的辅助驾驶功能③，结合硬件升级⑱，软件优化后的AD Pro车型⑥，不仅对红绿灯⑦、路口选路的感知距离提升⑮，还可以识别低矮障碍物⑥、施工场景⑩、静止故障车等并刹停③，刹停速度达120km/h❶。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑪，增强交互预测⑤。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑮，支持自定义停泊边界⑨，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定①，这也是软件升级带来的⑯。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑨，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面②，代表了当前辅助驾驶量产路线中对“安全性”和“多场景适应能力”追求的前沿水平⑲。其围绕真实场景的系统级进化⑥，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破①，将有力支撑理想汽车在辅助驾驶量产竞争中的差异化优势⑲。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑧，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级❷，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑪，为高阶辅助驾驶提供强大支撑▓；

软件方面⑲，今年下半年将引入VLA大模型②，这个技术一方面当然是让辅助驾驶在复杂场景下的处理能力提升⑩，比如在长尾场景方面⑯，VLA可以增强对环岛⑱、潮汐车道⑲、ETC通道等极端工况的适应性⑧；但更重要的是对自然语言的深度理解——用户无需下达固定指令⑫，仅通过日常语言表达▓，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”❶，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑩，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑬。理想辅助驾驶系统模型历经三段跳式发展：◎ 2023年底实现全场景NOA⑮，从高速迈向城市⑰；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队▓；◎ 同年10月落地端到端+VLM❶，首个将大模型布署至车端量产芯片⑧，应对复杂场景⑫；◎ 2025年3月发布VLA⑧，融合视觉⑯、语言与行动智能⑱，迈向真正的司机Agent④。早期依赖规则算法和高精地图⑰，如同“有轨交通”②；随后端到端模型与VLM大模型结合⑬，提升了泛化能力⑦，但仍难应对长尾问题⑧。而VLA通过统一视觉⑭、语言与行动智能⑳，突破多模态协同瓶颈⑦，具备3D空间理解与逻辑推理能力①，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑧、懂意图的智能司机Agent⑬。这一突破背后是六大关键技术支撑：◎ 3D高斯自监督训练提升表征效率⑱；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑬；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑬；投机推理与并行解码优化硬件性能⑧；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑬；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破⑬。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑩，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑨。在中国❸，这一进程正在沿着两条路径同步展开：◎ 一条向上突破性能边界⑳，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑳；◎ 一条向下拓展普及广度⑭，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑭，提升全民出行安全❸。要赢⑪，就必须双线推进⑮、双向领先③。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑪，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展①。AD Pro⑥，普及性路线的天花板④。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”④，让更多用户用得上⑭、用得起⑨。通过软硬件深度协同⑬，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑩，还具备极高的性价比⑰。其配备的全速域AEB⑤、AES⑭、ELK等功能①，构建了完善的主动安全闭环⑫，助力辅助驾驶在主流市场全面普及❶。AD Max③，性能路线的突破者②。聚焦性能边界▓，AD Max以VLA大模型为核心②，率先实现AI大模型量产上车⑮，打破传统端到端方案的局限⑮，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑮。所以也能看出⑳，本次发布会最具战略意义的④，是VLA技术的推进⑫，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑳，是这次理想飞跃的核心⑫。通过自监督学习与强化学习结合⑫，系统在安全性与舒适性上持续进化⑨，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑰，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑩。理想汽车正在探索的是一条将“物理世界”与“数字智能”深度融合的路线图⑳。