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主角系统开电玩城的小说

卢怜蕾 2025-05-14 【军事】 3399 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④，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▓。

接下来⑱，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑱，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③，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑳，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑥，通过芯片和传感器的大幅升级⑥，带来了感知能力的全面提升⑨。这背后不单是硬件的升级⑱，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⑯。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑳，仅依赖摄像头❸，在复杂天气②、弱光❷、遮挡场景中容易“看不清”⑨。

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⑪、弱光等环境下❶，都能更好对障碍物⑨、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⑯。

比如⑳，在黑夜可以实现在时速120km下②，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⑦。这套系统是理想与禾赛合作开发②，采用第四代芯片和双核MCU❷，比之前的激光雷达更小⑤、性能更好⑲，也更美观⑳。具体来说探测灵敏度提升130%⑮、体积和重量各减少60%②，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑱，最远探测200米且功耗降低55%⑩。另外⑱，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑳，“长焦”=看得更准❸，200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⑲。● 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⑯。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片❸；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑥，CPU计算能力提升4倍⑫，算力提升意味着图像处理能力提升❸、内存带宽与数据读取能力优化❶，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑯。02软件升级⑧，从能用到好用在辅助驾驶中⑰，硬件决定上限⑫，软件决定下限⑩。硬件给出了能力边界③，但真正决定系统稳定性⑱、安全性与用户信任度的❶，是软件的持续进化❷。理想此次围绕场景策略⑲、决策逻辑等方向的升级⑯，是对软件价值强化❶。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑤，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片❶，但在主动安全能力上并没有区别⑩，形成360°AEB安全盾⑮，“360°”意味覆盖低速⑥、异形障碍物⑱、路口转弯等场景▓；比如全速域AEB激活⑤，所有车速区间内可激活功能⑤；AES也支持在130km/h触发⑥。同时还针对极限场景进行优化❸，新增二次碰撞预警⑮、紧急车道保持拓展障碍物识别⑳、前后向误加速抑制功能⑨。● 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▓，软件优化后的AD Pro车型⑤，不仅对红绿灯❷、路口选路的感知距离提升⑯，还可以识别低矮障碍物⑰、施工场景②、静止故障车等并刹停①，刹停速度达120km/h⑤。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑯，增强交互预测⑲。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能▓，支持自定义停泊边界⑳，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑭，这也是软件升级带来的⑦。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑦，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❸。其围绕真实场景的系统级进化⑬，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑲，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③。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⑭，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片②，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑯；

软件方面❸，今年下半年将引入VLA大模型⑫，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③，比如在长尾场景方面③，VLA可以增强对环岛⑱、潮汐车道③、ETC通道等极端工况的适应性⑦；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⑭，仅通过日常语言表达⑫，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑱，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑩，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进❸。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NOA⑱，从高速迈向城市⑬；2024年7月推出无图NOA⑪，跻身国内第一梯队⑦；◎ 同年10月落地端到端+VLM①，首个将大模型布署至车端量产芯片❶，应对复杂场景⑯；◎ 2025年3月发布VLA⑬，融合视觉⑰、语言与行动智能❶，迈向真正的司机Agent⑧。早期依赖规则算法和高精地图⑰，如同“有轨交通”⑧；随后端到端模型与VLM大模型结合⑳，提升了泛化能力②，但仍难应对长尾问题▓。而VLA通过统一视觉①、语言与行动智能⑩，突破多模态协同瓶颈⑨，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑬，将用户体验从辅助工具升级为可沟通①、懂意图的智能司机Agent⑲。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⑫；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑳；◎ 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④；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐④；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破⑦。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑳，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段❸。在中国⑩，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①，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶④；◎ 一条向下拓展普及广度⑬，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型❷，提升全民出行安全⑧。要赢⑨，就必须双线推进①、双向领先⑱。理想辅助驾驶正是以这样的策略▓，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑤。AD Pro⑤，普及性路线的天花板⑨。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑨，让更多用户用得上▓、用得起⑦。通过软硬件深度协同⑬，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max▓，还具备极高的性价比⑬。其配备的全速域AEB❶、AES⑥、ELK等功能⑤，构建了完善的主动安全闭环⑭，助力辅助驾驶在主流市场全面普及❸。AD Max⑫，性能路线的突破者③。聚焦性能边界①，AD Max以VLA大模型为核心⑫，率先实现AI大模型量产上车⑳，打破传统端到端方案的局限▓，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑤。所以也能看出⑩，本次发布会最具战略意义的②，是VLA技术的推进⑯，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑩，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⑰，系统在安全性与舒适性上持续进化⑳，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑨，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⑲。