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电玩城能下分

汪小萱 2025-05-14 【足球】 4801 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⑭，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②。

接下来❶，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑩，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②。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑳，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑮，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑦，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⑮。这背后不单是硬件的升级⑬，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动③。● 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⑰。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑧，仅依赖摄像头⑳，在复杂天气⑥、弱光⑥、遮挡场景中容易“看不清”③。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达②，“全天候”意味着在黑夜⑧、弱光等环境下❸，都能更好对障碍物⑮、多车事故等复杂场景进行识别⑨，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑮。

比如⑰，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⑥，这是传统感知体系难以实现的⑥。这套系统是理想与禾赛合作开发▓，采用第四代芯片和双核MCU⑳，比之前的激光雷达更小⑤、性能更好❶，也更美观⑯。具体来说探测灵敏度提升130%⑬、体积和重量各减少60%⑫，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°②，最远探测200米且功耗降低55%⑱。另外⑧，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑱，“长焦”=看得更准③，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑨，过路口的时候能早做准备⑮。● 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⑫。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑬；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑪，CPU计算能力提升4倍⑪，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❷，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑥。02软件升级④，从能用到好用在辅助驾驶中⑮，硬件决定上限⑥，软件决定下限⑱。硬件给出了能力边界⑲，但真正决定系统稳定性⑭、安全性与用户信任度的⑯，是软件的持续进化⑨。理想此次围绕场景策略⑧、决策逻辑等方向的升级❸，是对软件价值强化❷。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上❸，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑬，但在主动安全能力上并没有区别❸，形成360°AEB安全盾⑫，“360°”意味覆盖低速⑮、异形障碍物⑤、路口转弯等场景⑱；比如全速域AEB激活⑦，所有车速区间内可激活功能⑤；AES也支持在130km/h触发⑳。同时还针对极限场景进行优化⑮，新增二次碰撞预警❶、紧急车道保持拓展障碍物识别❷、前后向误加速抑制功能⑤。● 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⑧，结合硬件升级⑳，软件优化后的AD Pro车型⑬，不仅对红绿灯⑱、路口选路的感知距离提升①，还可以识别低矮障碍物❷、施工场景⑰、静止故障车等并刹停⑥，刹停速度达120km/h⑨。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑧，增强交互预测⑤。● 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❶，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑨，这也是软件升级带来的⑬。

芝能点评：AD Pro平台的升级❶，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面▓，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⑥。其围绕真实场景的系统级进化❸，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破❸，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④。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑬，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⑥，为高阶辅助驾驶提供强大支撑❷；

软件方面①，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⑪，比如在长尾场景方面⑧，VLA可以增强对环岛⑫、潮汐车道⑮、ETC通道等极端工况的适应性❸；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⑩，仅通过日常语言表达⑤，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑪，系统便能精准理解意图并执行相应操作②，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NOA⑯，从高速迈向城市▓；2024年7月推出无图NOA❸，跻身国内第一梯队⑪；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑥，首个将大模型布署至车端量产芯片⑬，应对复杂场景❷；◎ 2025年3月发布VLA③，融合视觉①、语言与行动智能③，迈向真正的司机Agent⑤。早期依赖规则算法和高精地图❸，如同“有轨交通”⑫；随后端到端模型与VLM大模型结合⑱，提升了泛化能力③，但仍难应对长尾问题⑳。而VLA通过统一视觉⑮、语言与行动智能⑬，突破多模态协同瓶颈⑫，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑩，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑱、懂意图的智能司机Agent⑥。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⑭；◎ 快慢思考结合实现高效推理④；投机推理与并行解码优化硬件性能⑮；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐▓；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破⑩。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⑩。在中国❸，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❷，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶③；◎ 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⑪，提升全民出行安全⑧。要赢①，就必须双线推进❸、双向领先⑪。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑰，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑳。AD Pro⑮，普及性路线的天花板⑨。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑥，让更多用户用得上⑭、用得起⑤。通过软硬件深度协同⑯，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑧，还具备极高的性价比⑦。其配备的全速域AEB③、AES⑲、ELK等功能❸，构建了完善的主动安全闭环❸，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑧。AD Max⑭，性能路线的突破者①。聚焦性能边界⑳，AD Max以VLA大模型为核心⑭，率先实现AI大模型量产上车②，打破传统端到端方案的局限⑯，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑦。所以也能看出②，本次发布会最具战略意义的⑱，是VLA技术的推进⑤，从“辅助驾驶”到“通用智能”③，是这次理想飞跃的核心⑥。通过自监督学习与强化学习结合⑨，系统在安全性与舒适性上持续进化⑰，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑫，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑱。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⑧。