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任静曼 2025-05-14 【电竞】 4119 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❷，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⑩。

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▓。

AD Pro：硬件与软件协同升级❷，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑪，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑯，通过芯片和传感器的大幅升级⑫，带来了感知能力的全面提升⑩。这背后不单是硬件的升级⑤，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑲。● 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”⑫，仅依赖摄像头⑦，在复杂天气⑬、弱光⑫、遮挡场景中容易“看不清”⑤。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑲，“全天候”意味着在黑夜⑦、弱光等环境下④，都能更好对障碍物▓、多车事故等复杂场景进行识别⑬，为AEB和AES提供更可靠的触发依据❶。

比如⑬，在黑夜可以实现在时速120km下⑥，识别两台事故车并连续躲避⑦，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④，采用第四代芯片和双核MCU⑪，比之前的激光雷达更小⑪、性能更好⑯，也更美观❶。具体来说探测灵敏度提升130%⑳、体积和重量各减少60%▓，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑪，最远探测200米且功耗降低55%⑬。另外①，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头②，“长焦”=看得更准④，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑤，过路口的时候能早做准备⑨。● 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⑮。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑧；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片❶，CPU计算能力提升4倍⑱，算力提升意味着图像处理能力提升⑨、内存带宽与数据读取能力优化⑨，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑲。02软件升级⑩，从能用到好用在辅助驾驶中⑳，硬件决定上限⑥，软件决定下限⑲。硬件给出了能力边界⑭，但真正决定系统稳定性❶、安全性与用户信任度的▓，是软件的持续进化❶。理想此次围绕场景策略❷、决策逻辑等方向的升级⑮，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④，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片③，但在主动安全能力上并没有区别⑦，形成360°AEB安全盾⑯，“360°”意味覆盖低速②、异形障碍物⑩、路口转弯等场景③；比如全速域AEB激活⑬，所有车速区间内可激活功能⑳；AES也支持在130km/h触发④。同时还针对极限场景进行优化❶，新增二次碰撞预警❷、紧急车道保持拓展障碍物识别⑭、前后向误加速抑制功能②。● 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⑬，结合硬件升级⑥，软件优化后的AD Pro车型⑩，不仅对红绿灯⑯、路口选路的感知距离提升②，还可以识别低矮障碍物⑭、施工场景⑰、静止故障车等并刹停❸，刹停速度达120km/h❶。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读①，增强交互预测⑰。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑩，支持自定义停泊边界⑧，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑯，这也是软件升级带来的❶。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑬，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑨，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⑤。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②，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VLA⑤，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级❷，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片③，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑬；

软件方面⑦，今年下半年将引入VLA大模型⑨，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⑳，比如在长尾场景方面⑯，VLA可以增强对环岛⑮、潮汐车道⑳、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⑥，仅通过日常语言表达⑯，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑯，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑧，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑯。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NOA⑬，从高速迈向城市④；2024年7月推出无图NOA⑥，跻身国内第一梯队②；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑩，首个将大模型布署至车端量产芯片⑨，应对复杂场景▓；◎ 2025年3月发布VLA①，融合视觉⑲、语言与行动智能⑱，迈向真正的司机Agent⑥。早期依赖规则算法和高精地图②，如同“有轨交通”⑱；随后端到端模型与VLM大模型结合⑫，提升了泛化能力⑬，但仍难应对长尾问题⑥。而VLA通过统一视觉⑳、语言与行动智能⑪，突破多模态协同瓶颈❶，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑲，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑩、懂意图的智能司机Agent⑪。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⑯；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据④；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑬；投机推理与并行解码优化硬件性能⑤；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑩；◎ 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⑭，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑲。在中国⑪，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⑤；◎ 一条向下拓展普及广度❶，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑲，提升全民出行安全⑰。要赢②，就必须双线推进⑱、双向领先⑫。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑲，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑥。AD Pro⑮，普及性路线的天花板⑰。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”❷，让更多用户用得上⑬、用得起⑧。通过软硬件深度协同⑨，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑯，还具备极高的性价比⑪。其配备的全速域AEB⑯、AES⑱、ELK等功能④，构建了完善的主动安全闭环①，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑧。AD Max②，性能路线的突破者②。聚焦性能边界⑰，AD Max以VLA大模型为核心❶，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⑱，向“类人驾驶”迈出实质性一步④。所以也能看出⑯，本次发布会最具战略意义的④，是VLA技术的推进⑪，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑲，是这次理想飞跃的核心⑤。通过自监督学习与强化学习结合⑮，系统在安全性与舒适性上持续进化①，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑪，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑰。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⑮。