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秦冰旋 2025-05-14 【足球】 8724 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❶，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⑳。

接下来❷，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升❶，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❶。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑱，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑰，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中❸，通过芯片和传感器的大幅升级⑩，带来了感知能力的全面提升⑨。这背后不单是硬件的升级❸，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑰。● 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①。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑧，仅依赖摄像头⑯，在复杂天气❷、弱光③、遮挡场景中容易“看不清”⑯。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑨，“全天候”意味着在黑夜⑯、弱光等环境下▓，都能更好对障碍物⑬、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▓。

比如⑬，在黑夜可以实现在时速120km下⑯，识别两台事故车并连续躲避❸，这是传统感知体系难以实现的⑮。这套系统是理想与禾赛合作开发⑤，采用第四代芯片和双核MCU⑲，比之前的激光雷达更小⑪、性能更好❷，也更美观❸。具体来说探测灵敏度提升130%❶、体积和重量各减少60%①，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑬，最远探测200米且功耗降低55%⑬。另外⑱，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑲，“长焦”=看得更准❶，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物③，过路口的时候能早做准备⑥。● 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❷。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑪；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑲，CPU计算能力提升4倍⑦，算力提升意味着图像处理能力提升⑤、内存带宽与数据读取能力优化④，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划❷。02软件升级▓，从能用到好用在辅助驾驶中⑳，硬件决定上限⑩，软件决定下限⑲。硬件给出了能力边界⑨，但真正决定系统稳定性⑬、安全性与用户信任度的❷，是软件的持续进化②。理想此次围绕场景策略③、决策逻辑等方向的升级⑪，是对软件价值强化⑫。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上▓，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⑭，形成360°AEB安全盾⑥，“360°”意味覆盖低速⑥、异形障碍物❸、路口转弯等场景⑰；比如全速域AEB激活❷，所有车速区间内可激活功能⑦；AES也支持在130km/h触发❶。同时还针对极限场景进行优化⑭，新增二次碰撞预警❶、紧急车道保持拓展障碍物识别③、前后向误加速抑制功能⑫。● 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⑱，结合硬件升级⑳，软件优化后的AD Pro车型①，不仅对红绿灯⑧、路口选路的感知距离提升⑲，还可以识别低矮障碍物⑦、施工场景▓、静止故障车等并刹停⑲，刹停速度达120km/h⑯。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑯，增强交互预测③。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能③，支持自定义停泊边界⑪，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑲，这也是软件升级带来的▓。

芝能点评：AD Pro平台的升级②，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面③，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⑯。其围绕真实场景的系统级进化⑯，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑳，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⑧。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑤，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级①，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑬，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑭；

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❶，比如在长尾场景方面❷，VLA可以增强对环岛⑥、潮汐车道⑰、ETC通道等极端工况的适应性⑤；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③，仅通过日常语言表达⑨，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⑪，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑫。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NOA⑦，从高速迈向城市⑨；2024年7月推出无图NOA❷，跻身国内第一梯队⑨；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑱，首个将大模型布署至车端量产芯片❶，应对复杂场景❸；◎ 2025年3月发布VLA②，融合视觉❷、语言与行动智能⑦，迈向真正的司机Agent④。早期依赖规则算法和高精地图❸，如同“有轨交通”❷；随后端到端模型与VLM大模型结合⑯，提升了泛化能力⑨，但仍难应对长尾问题⑦。而VLA通过统一视觉❸、语言与行动智能❷，突破多模态协同瓶颈⑱，具备3D空间理解与逻辑推理能力▓，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Agent❷。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❸；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑭；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑥；投机推理与并行解码优化硬件性能❷；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑥；◎ 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⑱，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❸，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶①；◎ 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⑳，提升全民出行安全⑥。要赢⑮，就必须双线推进④、双向领先⑯。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑱，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑩。AD Pro⑫，普及性路线的天花板④。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑧，让更多用户用得上④、用得起⑮。通过软硬件深度协同⑧，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max❶，还具备极高的性价比⑱。其配备的全速域AEB❷、AES⑧、ELK等功能⑮，构建了完善的主动安全闭环⑱，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑤。AD Max⑬，性能路线的突破者⑯。聚焦性能边界⑭，AD Max以VLA大模型为核心⑧，率先实现AI大模型量产上车⑯，打破传统端到端方案的局限⑫，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑮。所以也能看出④，本次发布会最具战略意义的②，是VLA技术的推进⑤，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑪，是这次理想飞跃的核心▓。通过自监督学习与强化学习结合①，系统在安全性与舒适性上持续进化⑱，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑳，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式❶。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②。