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崔访旋 2025-05-14 【篮球】 3606 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⑰。

接下来⑯，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑰，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❸。

AD Pro：硬件与软件协同升级②，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▓，通过芯片和传感器的大幅升级⑦，带来了感知能力的全面提升⑱。这背后不单是硬件的升级④，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑦。● 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③。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑤，仅依赖摄像头⑨，在复杂天气⑤、弱光⑨、遮挡场景中容易“看不清”⑧。

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⑳、弱光等环境下⑰，都能更好对障碍物⑯、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⑬。

比如⑱，在黑夜可以实现在时速120km下⑨，识别两台事故车并连续躲避⑭，这是传统感知体系难以实现的⑭。这套系统是理想与禾赛合作开发⑨，采用第四代芯片和双核MCU⑩，比之前的激光雷达更小⑰、性能更好⑨，也更美观⑰。具体来说探测灵敏度提升130%⑰、体积和重量各减少60%③，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑳，最远探测200米且功耗降低55%⑤。另外②，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑮，“长焦”=看得更准⑦，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑫，过路口的时候能早做准备①。● 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⑪。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❸，CPU计算能力提升4倍⑳，算力提升意味着图像处理能力提升⑧、内存带宽与数据读取能力优化⑭，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③，从能用到好用在辅助驾驶中▓，硬件决定上限⑱，软件决定下限▓。硬件给出了能力边界⑧，但真正决定系统稳定性⑭、安全性与用户信任度的①，是软件的持续进化⑬。理想此次围绕场景策略▓、决策逻辑等方向的升级⑱，是对软件价值强化⑲。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑲，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑩，但在主动安全能力上并没有区别⑩，形成360°AEB安全盾⑦，“360°”意味覆盖低速⑱、异形障碍物③、路口转弯等场景❸；比如全速域AEB激活①，所有车速区间内可激活功能⑰；AES也支持在130km/h触发⑭。同时还针对极限场景进行优化①，新增二次碰撞预警⑰、紧急车道保持拓展障碍物识别⑭、前后向误加速抑制功能❸。● 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④，结合硬件升级⑰，软件优化后的AD Pro车型❷，不仅对红绿灯❷、路口选路的感知距离提升③，还可以识别低矮障碍物⑳、施工场景⑳、静止故障车等并刹停⑬，刹停速度达120km/h⑱。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑲，增强交互预测⑦。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑮，支持自定义停泊边界⑤，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑪，这也是软件升级带来的⑰。

芝能点评：AD Pro平台的升级④，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⑤。其围绕真实场景的系统级进化⑲，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破①，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VLA⑯，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⑩，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑨；

软件方面▓，今年下半年将引入VLA大模型❸，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⑥，比如在长尾场景方面⑬，VLA可以增强对环岛⑲、潮汐车道⑭、ETC通道等极端工况的适应性⑪；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④，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”⑲，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑯，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑲。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NOA⑮，从高速迈向城市❷；2024年7月推出无图NOA⑭，跻身国内第一梯队①；◎ 同年10月落地端到端+VLM❸，首个将大模型布署至车端量产芯片④，应对复杂场景⑨；◎ 2025年3月发布VLA⑮，融合视觉①、语言与行动智能⑩，迈向真正的司机Agent③。早期依赖规则算法和高精地图⑤，如同“有轨交通”⑩；随后端到端模型与VLM大模型结合❷，提升了泛化能力⑦，但仍难应对长尾问题⑯。而VLA通过统一视觉④、语言与行动智能⑫，突破多模态协同瓶颈▓，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑪，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑦、懂意图的智能司机Agent⑫。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⑧；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据▓；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑫；投机推理与并行解码优化硬件性能⑪；◎ 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⑥。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑯，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑰。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⑥，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⑩，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型③，提升全民出行安全⑪。要赢⑪，就必须双线推进①、双向领先⑤。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑮，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑧。AD Pro②，普及性路线的天花板⑭。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”①，让更多用户用得上③、用得起⑯。通过软硬件深度协同❶，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑰，还具备极高的性价比⑨。其配备的全速域AEB❶、AES⑦、ELK等功能⑳，构建了完善的主动安全闭环⑦，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑮。AD Max❷，性能路线的突破者⑱。聚焦性能边界⑪，AD Max以VLA大模型为核心②，率先实现AI大模型量产上车❸，打破传统端到端方案的局限⑭，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑪。所以也能看出❸，本次发布会最具战略意义的⑲，是VLA技术的推进⑦，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑯，是这次理想飞跃的核心④。通过自监督学习与强化学习结合⑧，系统在安全性与舒适性上持续进化❸，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑮，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式▓。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⑱。