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覃曼柔 2025-05-14 【人工智能】 2142 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⑱，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▓，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑨，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⑲。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑱，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级③，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑲，通过芯片和传感器的大幅升级▓，带来了感知能力的全面提升④。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⑪。● 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②。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑱，仅依赖摄像头❷，在复杂天气⑩、弱光❸、遮挡场景中容易“看不清”⑭。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达③，“全天候”意味着在黑夜⑧、弱光等环境下⑬，都能更好对障碍物④、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❷。

比如⑤，在黑夜可以实现在时速120km下①，识别两台事故车并连续躲避④，这是传统感知体系难以实现的⑪。这套系统是理想与禾赛合作开发③，采用第四代芯片和双核MCU❷，比之前的激光雷达更小⑩、性能更好⑩，也更美观⑤。具体来说探测灵敏度提升130%⑩、体积和重量各减少60%①，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑦，最远探测200米且功耗降低55%③。另外⑮，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头④，“长焦”=看得更准⑭，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物④，过路口的时候能早做准备⑩。● 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⑩。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑭；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑫，CPU计算能力提升4倍⑦，算力提升意味着图像处理能力提升⑳、内存带宽与数据读取能力优化⑮，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⑬，从能用到好用在辅助驾驶中⑯，硬件决定上限❸，软件决定下限⑰。硬件给出了能力边界⑫，但真正决定系统稳定性⑲、安全性与用户信任度的⑩，是软件的持续进化⑥。理想此次围绕场景策略⑫、决策逻辑等方向的升级❶，是对软件价值强化⑰。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑩，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⑨，形成360°AEB安全盾⑱，“360°”意味覆盖低速④、异形障碍物②、路口转弯等场景❶；比如全速域AEB激活⑤，所有车速区间内可激活功能②；AES也支持在130km/h触发⑫。同时还针对极限场景进行优化⑭，新增二次碰撞预警⑪、紧急车道保持拓展障碍物识别⑯、前后向误加速抑制功能①。● 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⑥，结合硬件升级⑨，软件优化后的AD Pro车型⑨，不仅对红绿灯▓、路口选路的感知距离提升⑦，还可以识别低矮障碍物⑰、施工场景⑥、静止故障车等并刹停③，刹停速度达120km/h⑩。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑭，增强交互预测⑯。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑭，支持自定义停泊边界⑭，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定④，这也是软件升级带来的❸。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑮，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑧，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⑮。其围绕真实场景的系统级进化▓，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑤，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⑪。Part 2：AD Max：从端到端到VLA④，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑦，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑭，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑯；

软件方面⑱，今年下半年将引入VLA大模型⑩，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❸，VLA可以增强对环岛⑤、潮汐车道⑧、ETC通道等极端工况的适应性⑭；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⑰，仅通过日常语言表达③，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”①，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑨，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑥。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⑫；2024年7月推出无图NOA⑧，跻身国内第一梯队▓；◎ 同年10月落地端到端+VLM④，首个将大模型布署至车端量产芯片⑬，应对复杂场景⑦；◎ 2025年3月发布VLA⑲，融合视觉❶、语言与行动智能②，迈向真正的司机Agent⑯。早期依赖规则算法和高精地图⑪，如同“有轨交通”❶；随后端到端模型与VLM大模型结合⑳，提升了泛化能力⑭，但仍难应对长尾问题⑲。而VLA通过统一视觉⑤、语言与行动智能⑮，突破多模态协同瓶颈⑳，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❶、懂意图的智能司机Agent⑬。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❸；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑩；◎ 快慢思考结合实现高效推理①；投机推理与并行解码优化硬件性能⑨；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑳；◎ 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⑮，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑲。在中国⑨，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▓，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑰；◎ 一条向下拓展普及广度⑯，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑦，提升全民出行安全❷。要赢⑰，就必须双线推进⑮、双向领先⑪。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑬，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展❸。AD Pro⑥，普及性路线的天花板⑯。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑭，让更多用户用得上❶、用得起①。通过软硬件深度协同▓，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max①，还具备极高的性价比④。其配备的全速域AEB⑳、AES⑲、ELK等功能⑨，构建了完善的主动安全闭环⑳，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑭。AD Max④，性能路线的突破者⑱。聚焦性能边界❶，AD Max以VLA大模型为核心④，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④，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❸，是VLA技术的推进⑦，从“辅助驾驶”到“通用智能”①，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⑲，系统在安全性与舒适性上持续进化▓，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界❶，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式❸。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。