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姚从梦 2025-05-14 【军事】 8034 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①，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⑤。

接下来⑳，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑤，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⑮。

AD Pro：硬件与软件协同升级❸，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级②，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑲，通过芯片和传感器的大幅升级②，带来了感知能力的全面提升⑫。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⑨。● 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⑬。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑰，仅依赖摄像头⑭，在复杂天气⑤、弱光⑩、遮挡场景中容易“看不清”⑫。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达❷，“全天候”意味着在黑夜⑯、弱光等环境下⑨，都能更好对障碍物⑰、多车事故等复杂场景进行识别⑤，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑥。

比如④，在黑夜可以实现在时速120km下⑫，识别两台事故车并连续躲避⑩，这是传统感知体系难以实现的⑧。这套系统是理想与禾赛合作开发⑫，采用第四代芯片和双核MCU⑪，比之前的激光雷达更小⑭、性能更好⑱，也更美观⑧。具体来说探测灵敏度提升130%④、体积和重量各减少60%⑧，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑲，最远探测200米且功耗降低55%⑰。另外⑱，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑩，“长焦”=看得更准⑪，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑩，过路口的时候能早做准备⑳。● 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⑦。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑩；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片❷，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⑦、内存带宽与数据读取能力优化⑬，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑰。02软件升级⑳，从能用到好用在辅助驾驶中⑳，硬件决定上限④，软件决定下限⑫。硬件给出了能力边界▓，但真正决定系统稳定性⑥、安全性与用户信任度的⑫，是软件的持续进化⑦。理想此次围绕场景策略⑳、决策逻辑等方向的升级⑩，是对软件价值强化⑤。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上❷，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⑮，形成360°AEB安全盾▓，“360°”意味覆盖低速▓、异形障碍物②、路口转弯等场景⑮；比如全速域AEB激活⑥，所有车速区间内可激活功能⑦；AES也支持在130km/h触发⑪。同时还针对极限场景进行优化①，新增二次碰撞预警⑭、紧急车道保持拓展障碍物识别②、前后向误加速抑制功能③。● 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⑳，结合硬件升级⑦，软件优化后的AD Pro车型⑩，不仅对红绿灯⑤、路口选路的感知距离提升⑦，还可以识别低矮障碍物❸、施工场景④、静止故障车等并刹停⑤，刹停速度达120km/h⑱。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑰，增强交互预测⑱。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑬，支持自定义停泊边界❷，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑰，这也是软件升级带来的⑯。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑯，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面❸，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▓。其围绕真实场景的系统级进化⑲，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑮，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⑭。Part 2：AD Max：从端到端到VLA②，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑤，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑦，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑪；

软件方面▓，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⑧，比如在长尾场景方面⑱，VLA可以增强对环岛❶、潮汐车道⑮、ETC通道等极端工况的适应性⑮；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⑲，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”⑰，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❷。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②；2024年7月推出无图NOA❸，跻身国内第一梯队⑤；◎ 同年10月落地端到端+VLM④，首个将大模型布署至车端量产芯片⑳，应对复杂场景⑧；◎ 2025年3月发布VLA⑬，融合视觉④、语言与行动智能⑬，迈向真正的司机Agent⑮。早期依赖规则算法和高精地图⑦，如同“有轨交通”⑧；随后端到端模型与VLM大模型结合②，提升了泛化能力⑳，但仍难应对长尾问题❷。而VLA通过统一视觉⑪、语言与行动智能⑤，突破多模态协同瓶颈❸，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑱，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑥、懂意图的智能司机Agent⑤。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⑮；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⑧；投机推理与并行解码优化硬件性能⑭；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐❸；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破▓。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑳，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑪。在中国⑩，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⑭，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑱；◎ 一条向下拓展普及广度⑤，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑦，提升全民出行安全⑮。要赢❸，就必须双线推进⑨、双向领先③。理想辅助驾驶正是以这样的策略①，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑭。AD Pro❸，普及性路线的天花板②。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”①，让更多用户用得上④、用得起⑧。通过软硬件深度协同⑤，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max③，还具备极高的性价比⑮。其配备的全速域AEB⑬、AES⑨、ELK等功能⑦，构建了完善的主动安全闭环❷，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑰。AD Max⑪，性能路线的突破者②。聚焦性能边界⑬，AD Max以VLA大模型为核心③，率先实现AI大模型量产上车⑦，打破传统端到端方案的局限⑧，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑥。所以也能看出③，本次发布会最具战略意义的⑯，是VLA技术的推进⑩，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑬，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④，系统在安全性与舒适性上持续进化⑭，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界▓，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①。