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卢涵雁 2025-05-13 【体育】 9218 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⑮，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⑮。

接下来⑭，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑯，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▓。

AD Pro：硬件与软件协同升级❶，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑥，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑭，通过芯片和传感器的大幅升级⑱，带来了感知能力的全面提升❸。这背后不单是硬件的升级⑧，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动❸。● 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⑦。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑫，仅依赖摄像头⑥，在复杂天气⑯、弱光❶、遮挡场景中容易“看不清”⑲。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑰，“全天候”意味着在黑夜⑬、弱光等环境下⑰，都能更好对障碍物⑩、多车事故等复杂场景进行识别⑱，为AEB和AES提供更可靠的触发依据❶。

比如⑰，在黑夜可以实现在时速120km下⑧，识别两台事故车并连续躲避⑤，这是传统感知体系难以实现的⑬。这套系统是理想与禾赛合作开发⑭，采用第四代芯片和双核MCU⑰，比之前的激光雷达更小▓、性能更好❶，也更美观⑭。具体来说探测灵敏度提升130%①、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°❷，最远探测200米且功耗降低55%①。另外⑧，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑥，“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⑧，过路口的时候能早做准备⑦。● 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③。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑤；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片②，CPU计算能力提升4倍❶，算力提升意味着图像处理能力提升⑫、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❷。02软件升级⑭，从能用到好用在辅助驾驶中⑭，硬件决定上限⑱，软件决定下限⑪。硬件给出了能力边界⑬，但真正决定系统稳定性⑮、安全性与用户信任度的④，是软件的持续进化⑭。理想此次围绕场景策略⑳、决策逻辑等方向的升级⑯，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⑫，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑳，但在主动安全能力上并没有区别❸，形成360°AEB安全盾❷，“360°”意味覆盖低速⑭、异形障碍物④、路口转弯等场景⑥；比如全速域AEB激活⑮，所有车速区间内可激活功能⑧；AES也支持在130km/h触发⑬。同时还针对极限场景进行优化❶，新增二次碰撞预警❶、紧急车道保持拓展障碍物识别⑨、前后向误加速抑制功能❶。● 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⑰，结合硬件升级③，软件优化后的AD Pro车型⑰，不仅对红绿灯⑩、路口选路的感知距离提升⑭，还可以识别低矮障碍物⑥、施工场景⑨、静止故障车等并刹停⑳，刹停速度达120km/h❷。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读④，增强交互预测⑭。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑫，支持自定义停泊边界⑭，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑦，这也是软件升级带来的⑬。

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❷，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❸。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑫，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级③，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑥，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑰；

软件方面⑱，今年下半年将引入VLA大模型⑲，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⑮，比如在长尾场景方面⑦，VLA可以增强对环岛⑭、潮汐车道③、ETC通道等极端工况的适应性③；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⑧，仅通过日常语言表达⑧，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑨，系统便能精准理解意图并执行相应操作▓，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑮。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⑧；2024年7月推出无图NOA❷，跻身国内第一梯队⑰；◎ 同年10月落地端到端+VLM②，首个将大模型布署至车端量产芯片⑳，应对复杂场景①；◎ 2025年3月发布VLA▓，融合视觉⑲、语言与行动智能⑲，迈向真正的司机Agent③。早期依赖规则算法和高精地图⑨，如同“有轨交通”⑮；随后端到端模型与VLM大模型结合❶，提升了泛化能力⑭，但仍难应对长尾问题②。而VLA通过统一视觉①、语言与行动智能⑬，突破多模态协同瓶颈⑱，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑯，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Agent⑰。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⑬；◎ 快慢思考结合实现高效推理❶；投机推理与并行解码优化硬件性能⑱；◎ 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⑬。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑫，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段❶。在中国⑬，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⑯，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶②；◎ 一条向下拓展普及广度⑧，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑱，提升全民出行安全⑮。要赢⑳，就必须双线推进⑮、双向领先⑩。理想辅助驾驶正是以这样的策略❷，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑯。AD Pro①，普及性路线的天花板⑳。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑧，让更多用户用得上⑮、用得起⑲。通过软硬件深度协同⑩，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑮，还具备极高的性价比⑫。其配备的全速域AEB⑲、AES⑨、ELK等功能⑫，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⑮。AD Max⑬，性能路线的突破者③。聚焦性能边界⑲，AD Max以VLA大模型为核心①，率先实现AI大模型量产上车⑧，打破传统端到端方案的局限⑤，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑲。所以也能看出⑩，本次发布会最具战略意义的⑬，是VLA技术的推进⑲，从“辅助驾驶”到“通用智能”②，是这次理想飞跃的核心⑳。通过自监督学习与强化学习结合⑥，系统在安全性与舒适性上持续进化⑩，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⑥。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⑤。