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孙千青 2025-05-14 【CBA】 5480 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⑩，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⑧。

接下来⑩，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升①，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①。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑨，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级③，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑪，通过芯片和传感器的大幅升级③，带来了感知能力的全面提升⑦。这背后不单是硬件的升级❷，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑬。● 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⑲。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”④，仅依赖摄像头①，在复杂天气❸、弱光⑥、遮挡场景中容易“看不清”❷。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达③，“全天候”意味着在黑夜⑫、弱光等环境下⑳，都能更好对障碍物⑬、多车事故等复杂场景进行识别③，为AEB和AES提供更可靠的触发依据②。

比如❷，在黑夜可以实现在时速120km下③，识别两台事故车并连续躲避⑬，这是传统感知体系难以实现的⑱。这套系统是理想与禾赛合作开发④，采用第四代芯片和双核MCU❶，比之前的激光雷达更小④、性能更好⑭，也更美观⑲。具体来说探测灵敏度提升130%❶、体积和重量各减少60%⑯，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°▓，最远探测200米且功耗降低55%⑬。另外⑨，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头❶，“长焦”=看得更准②，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑦，过路口的时候能早做准备⑫。● 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❸。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片▓；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片③，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④、内存带宽与数据读取能力优化⑦，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划❶。02软件升级⑰，从能用到好用在辅助驾驶中⑤，硬件决定上限⑮，软件决定下限⑥。硬件给出了能力边界⑯，但真正决定系统稳定性⑤、安全性与用户信任度的①，是软件的持续进化⑰。理想此次围绕场景策略⑩、决策逻辑等方向的升级④，是对软件价值强化⑧。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上④，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑮，但在主动安全能力上并没有区别⑭，形成360°AEB安全盾❸，“360°”意味覆盖低速⑬、异形障碍物⑬、路口转弯等场景⑱；比如全速域AEB激活⑨，所有车速区间内可激活功能▓；AES也支持在130km/h触发④。同时还针对极限场景进行优化①，新增二次碰撞预警⑬、紧急车道保持拓展障碍物识别⑨、前后向误加速抑制功能❷。● 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❷，结合硬件升级⑦，软件优化后的AD Pro车型⑳，不仅对红绿灯⑪、路口选路的感知距离提升⑧，还可以识别低矮障碍物⑫、施工场景▓、静止故障车等并刹停⑨，刹停速度达120km/h⑱。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑮，增强交互预测⑲。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑤，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❷，这也是软件升级带来的⑤。

芝能点评：AD Pro平台的升级❷，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑲，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④。其围绕真实场景的系统级进化⑭，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑭，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⑰。Part 2：AD Max：从端到端到VLA❸，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑩，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑳，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑫；

软件方面⑭，今年下半年将引入VLA大模型▓，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⑪，比如在长尾场景方面④，VLA可以增强对环岛③、潮汐车道⑱、ETC通道等极端工况的适应性⑳；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❸，仅通过日常语言表达⑩，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④，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑰。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NOA⑫，从高速迈向城市③；2024年7月推出无图NOA③，跻身国内第一梯队③；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑮，首个将大模型布署至车端量产芯片④，应对复杂场景▓；◎ 2025年3月发布VLA⑤，融合视觉①、语言与行动智能⑪，迈向真正的司机Agent⑩。早期依赖规则算法和高精地图⑪，如同“有轨交通”❸；随后端到端模型与VLM大模型结合⑮，提升了泛化能力⑤，但仍难应对长尾问题⑳。而VLA通过统一视觉⑤、语言与行动智能❸，突破多模态协同瓶颈⑪，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑧，将用户体验从辅助工具升级为可沟通②、懂意图的智能司机Agent⑩。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⑦；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑩；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑱；投机推理与并行解码优化硬件性能④；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑤；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破❸。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年❶，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑭。在中国①，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⑲，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶❸；◎ 一条向下拓展普及广度⑪，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑳，提升全民出行安全⑫。要赢①，就必须双线推进⑦、双向领先⑮。理想辅助驾驶正是以这样的策略③，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展❷。AD Pro⑱，普及性路线的天花板⑰。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”▓，让更多用户用得上❷、用得起⑲。通过软硬件深度协同⑳，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max①，还具备极高的性价比⑪。其配备的全速域AEB⑯、AES⑦、ELK等功能▓，构建了完善的主动安全闭环⑪，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑲。AD Max⑥，性能路线的突破者⑲。聚焦性能边界⑱，AD Max以VLA大模型为核心⑤，率先实现AI大模型量产上车⑤，打破传统端到端方案的局限▓，向“类人驾驶”迈出实质性一步④。所以也能看出⑥，本次发布会最具战略意义的⑮，是VLA技术的推进▓，从“辅助驾驶”到“通用智能”▓，是这次理想飞跃的核心❷。通过自监督学习与强化学习结合⑤，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⑥，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式❸。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⑥。