您现在的位置是：网站首页>体育体育

旧版奔驰宝马游戏电玩城

贺千琴 2025-05-14 【体育】 1029 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⑮。

接下来⑫，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升❸，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③。

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▓，通过芯片和传感器的大幅升级⑳，带来了感知能力的全面提升②。这背后不单是硬件的升级③，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动②。● 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⑮。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”❶，仅依赖摄像头❷，在复杂天气⑤、弱光⑨、遮挡场景中容易“看不清”①。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑫，“全天候”意味着在黑夜❷、弱光等环境下▓，都能更好对障碍物⑱、多车事故等复杂场景进行识别⑧，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑫。

比如❷，在黑夜可以实现在时速120km下❶，识别两台事故车并连续躲避②，这是传统感知体系难以实现的①。这套系统是理想与禾赛合作开发⑳，采用第四代芯片和双核MCU⑥，比之前的激光雷达更小❸、性能更好⑰，也更美观⑬。具体来说探测灵敏度提升130%⑲、体积和重量各减少60%⑪，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑭，最远探测200米且功耗降低55%⑧。另外⑫，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头▓，“长焦”=看得更准⑧，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物①，过路口的时候能早做准备❸。● 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▓。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑳；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⑲，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⑳，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④，从能用到好用在辅助驾驶中⑰，硬件决定上限⑯，软件决定下限⑰。硬件给出了能力边界⑮，但真正决定系统稳定性⑥、安全性与用户信任度的▓，是软件的持续进化⑤。理想此次围绕场景策略❸、决策逻辑等方向的升级⑱，是对软件价值强化⑮。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑧，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑰，但在主动安全能力上并没有区别⑦，形成360°AEB安全盾⑧，“360°”意味覆盖低速⑯、异形障碍物⑬、路口转弯等场景①；比如全速域AEB激活❶，所有车速区间内可激活功能⑨；AES也支持在130km/h触发⑲。同时还针对极限场景进行优化⑨，新增二次碰撞预警②、紧急车道保持拓展障碍物识别⑦、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⑦，结合硬件升级⑬，软件优化后的AD Pro车型③，不仅对红绿灯⑮、路口选路的感知距离提升⑮，还可以识别低矮障碍物⑤、施工场景②、静止故障车等并刹停⑱，刹停速度达120km/h⑥。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑨，增强交互预测❸。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能③，支持自定义停泊边界⑨，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①。

芝能点评：AD Pro平台的升级▓，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面❶，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⑦。其围绕真实场景的系统级进化③，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑩，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VLA⑭，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❷，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑯；

软件方面⑪，今年下半年将引入VLA大模型⑦，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❸，比如在长尾场景方面⑨，VLA可以增强对环岛⑨、潮汐车道❷、ETC通道等极端工况的适应性▓；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⑨，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”❸，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⑱。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NOA❸，从高速迈向城市⑬；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队❷；◎ 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⑱，应对复杂场景②；◎ 2025年3月发布VLA⑲，融合视觉⑲、语言与行动智能⑤，迈向真正的司机Agent❸。早期依赖规则算法和高精地图③，如同“有轨交通”⑳；随后端到端模型与VLM大模型结合⑰，提升了泛化能力⑮，但仍难应对长尾问题①。而VLA通过统一视觉③、语言与行动智能⑱，突破多模态协同瓶颈⑬，具备3D空间理解与逻辑推理能力④，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑤、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⑭；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据❷；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑯；投机推理与并行解码优化硬件性能❷；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑦；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破①。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑦，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑧。在中国⑲，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⑬，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶❶；◎ 一条向下拓展普及广度❸，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⑭。要赢▓，就必须双线推进❸、双向领先⑭。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑧，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑫。AD Pro④，普及性路线的天花板▓。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑰，让更多用户用得上②、用得起▓。通过软硬件深度协同⑮，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max③，还具备极高的性价比⑤。其配备的全速域AEB⑥、AES⑩、ELK等功能⑥，构建了完善的主动安全闭环▓，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑯。AD Max①，性能路线的突破者⑧。聚焦性能边界⑲，AD Max以VLA大模型为核心⑥，率先实现AI大模型量产上车⑨，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⑫。所以也能看出⑬，本次发布会最具战略意义的①，是VLA技术的推进❸，从“辅助驾驶”到“通用智能”❷，是这次理想飞跃的核心⑧。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⑫，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界❸，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑫。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。