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杨翠彤 2025-05-14 【人工智能】 4037 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⑨，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⑭。

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⑬，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⑧。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑭，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑤，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中③，通过芯片和传感器的大幅升级⑨，带来了感知能力的全面提升⑳。这背后不单是硬件的升级⑨，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动❶。● 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❸。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”②，仅依赖摄像头⑰，在复杂天气⑪、弱光①、遮挡场景中容易“看不清”①。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达①，“全天候”意味着在黑夜⑬、弱光等环境下⑤，都能更好对障碍物⑥、多车事故等复杂场景进行识别②，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑤。

比如⑰，在黑夜可以实现在时速120km下④，识别两台事故车并连续躲避⑳，这是传统感知体系难以实现的⑫。这套系统是理想与禾赛合作开发⑧，采用第四代芯片和双核MCU⑤，比之前的激光雷达更小①、性能更好⑱，也更美观⑲。具体来说探测灵敏度提升130%②、体积和重量各减少60%⑳，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑭，最远探测200米且功耗降低55%⑧。另外⑦，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头②，“长焦”=看得更准⑧，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物❶，过路口的时候能早做准备⑲。● 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②；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片❶，CPU计算能力提升4倍⑯，算力提升意味着图像处理能力提升③、内存带宽与数据读取能力优化⑧，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划❸。02软件升级③，从能用到好用在辅助驾驶中⑰，硬件决定上限⑲，软件决定下限③。硬件给出了能力边界④，但真正决定系统稳定性⑩、安全性与用户信任度的②，是软件的持续进化⑫。理想此次围绕场景策略⑳、决策逻辑等方向的升级⑭，是对软件价值强化①。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑧，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑨，但在主动安全能力上并没有区别⑰，形成360°AEB安全盾⑤，“360°”意味覆盖低速▓、异形障碍物⑬、路口转弯等场景⑧；比如全速域AEB激活⑲，所有车速区间内可激活功能⑮；AES也支持在130km/h触发⑧。同时还针对极限场景进行优化⑯，新增二次碰撞预警⑬、紧急车道保持拓展障碍物识别②、前后向误加速抑制功能⑮。● 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⑩，结合硬件升级⑪，软件优化后的AD Pro车型⑬，不仅对红绿灯②、路口选路的感知距离提升⑲，还可以识别低矮障碍物⑱、施工场景⑲、静止故障车等并刹停⑮，刹停速度达120km/h❷。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑲，增强交互预测⑪。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑨，支持自定义停泊边界⑦，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑳，这也是软件升级带来的④。

芝能点评：AD Pro平台的升级❸，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑬，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❸。其围绕真实场景的系统级进化⑦，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破❶，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⑱。Part 2：AD Max：从端到端到VLA④，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑲，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑨，为高阶辅助驾驶提供强大支撑②；

软件方面④，今年下半年将引入VLA大模型⑫，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②，VLA可以增强对环岛⑨、潮汐车道②、ETC通道等极端工况的适应性❶；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⑤，仅通过日常语言表达⑫，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑤，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑰，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑤。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NOA⑥，从高速迈向城市⑦；2024年7月推出无图NOA⑨，跻身国内第一梯队⑬；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑫，首个将大模型布署至车端量产芯片⑭，应对复杂场景❶；◎ 2025年3月发布VLA⑫，融合视觉⑮、语言与行动智能⑩，迈向真正的司机Agent▓。早期依赖规则算法和高精地图⑰，如同“有轨交通”⑱；随后端到端模型与VLM大模型结合⑯，提升了泛化能力⑭，但仍难应对长尾问题❸。而VLA通过统一视觉⑨、语言与行动智能⑨，突破多模态协同瓶颈⑰，具备3D空间理解与逻辑推理能力❶，将用户体验从辅助工具升级为可沟通③、懂意图的智能司机Agent❶。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⑲；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据①；◎ 快慢思考结合实现高效推理❸；投机推理与并行解码优化硬件性能⑨；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑧；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破②。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年①，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段①。在中国②，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⑬，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶❶；◎ 一条向下拓展普及广度⑦，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑤，提升全民出行安全⑯。要赢③，就必须双线推进▓、双向领先①。理想辅助驾驶正是以这样的策略❶，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展①。AD Pro▓，普及性路线的天花板⑬。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”④，让更多用户用得上❸、用得起⑬。通过软硬件深度协同⑭，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max❷，还具备极高的性价比⑭。其配备的全速域AEB①、AES⑳、ELK等功能⑭，构建了完善的主动安全闭环⑰，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑩。AD Max⑱，性能路线的突破者❶。聚焦性能边界⑥，AD Max以VLA大模型为核心⑤，率先实现AI大模型量产上车⑪，打破传统端到端方案的局限④，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑫。所以也能看出⑳，本次发布会最具战略意义的⑭，是VLA技术的推进⑮，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑲，是这次理想飞跃的核心⑲。通过自监督学习与强化学习结合⑬，系统在安全性与舒适性上持续进化⑬，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界②，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式❷。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⑯。