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洪映波 2025-05-14 【篮球】 2344 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⑯。

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❶，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⑦，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑤，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑱，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⑱。这背后不单是硬件的升级⑯，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⑬。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑩，仅依赖摄像头④，在复杂天气④、弱光⑯、遮挡场景中容易“看不清”④。

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⑯、弱光等环境下③，都能更好对障碍物❷、多车事故等复杂场景进行识别⑪，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑯。

比如⑱，在黑夜可以实现在时速120km下⑭，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❸。这套系统是理想与禾赛合作开发⑱，采用第四代芯片和双核MCU⑫，比之前的激光雷达更小⑩、性能更好⑱，也更美观▓。具体来说探测灵敏度提升130%❷、体积和重量各减少60%⑨，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°▓，最远探测200米且功耗降低55%⑲。另外⑪，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑯，“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⑧，过路口的时候能早做准备❶。● 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⑥。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片①；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑧，CPU计算能力提升4倍⑧，算力提升意味着图像处理能力提升⑪、内存带宽与数据读取能力优化⑤，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划❸。02软件升级⑲，从能用到好用在辅助驾驶中②，硬件决定上限⑧，软件决定下限❶。硬件给出了能力边界❷，但真正决定系统稳定性⑤、安全性与用户信任度的③，是软件的持续进化②。理想此次围绕场景策略⑭、决策逻辑等方向的升级⑰，是对软件价值强化⑭。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上❶，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑦，但在主动安全能力上并没有区别⑤，形成360°AEB安全盾⑨，“360°”意味覆盖低速⑫、异形障碍物⑪、路口转弯等场景⑮；比如全速域AEB激活⑫，所有车速区间内可激活功能⑦；AES也支持在130km/h触发④。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⑲、前后向误加速抑制功能⑬。● 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⑤，结合硬件升级❸，软件优化后的AD Pro车型⑨，不仅对红绿灯⑥、路口选路的感知距离提升⑫，还可以识别低矮障碍物③、施工场景⑥、静止故障车等并刹停⑦，刹停速度达120km/h③。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读❷，增强交互预测❶。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑲，支持自定义停泊边界⑰，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⑫。

芝能点评：AD Pro平台的升级①，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑦，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⑰。其围绕真实场景的系统级进化⑭，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑧，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⑯。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑧，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑮，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑯，为高阶辅助驾驶提供强大支撑❸；

软件方面⑮，今年下半年将引入VLA大模型⑧，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▓，比如在长尾场景方面⑰，VLA可以增强对环岛⑲、潮汐车道⑮、ETC通道等极端工况的适应性❷；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②，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑭，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑲，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑦。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NOA⑫，从高速迈向城市▓；2024年7月推出无图NOA①，跻身国内第一梯队⑫；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑫，首个将大模型布署至车端量产芯片⑯，应对复杂场景⑨；◎ 2025年3月发布VLA⑬，融合视觉③、语言与行动智能⑥，迈向真正的司机Agent⑫。早期依赖规则算法和高精地图⑨，如同“有轨交通”⑨；随后端到端模型与VLM大模型结合⑦，提升了泛化能力❷，但仍难应对长尾问题❷。而VLA通过统一视觉❷、语言与行动智能⑨，突破多模态协同瓶颈⑲，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑰，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❷；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据②；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑨；投机推理与并行解码优化硬件性能⑫；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑧；◎ 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▓，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑬。在中国❸，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④，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⑥，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑯，提升全民出行安全②。要赢❷，就必须双线推进②、双向领先⑫。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▓。AD Pro③，普及性路线的天花板⑩。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑩，让更多用户用得上⑱、用得起⑮。通过软硬件深度协同⑯，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑦，还具备极高的性价比⑥。其配备的全速域AEB⑥、AES▓、ELK等功能①，构建了完善的主动安全闭环⑥，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⑩。聚焦性能边界⑪，AD Max以VLA大模型为核心⑦，率先实现AI大模型量产上车⑲，打破传统端到端方案的局限⑦，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑰。所以也能看出⑰，本次发布会最具战略意义的⑭，是VLA技术的推进③，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑥，是这次理想飞跃的核心⑭。通过自监督学习与强化学习结合⑯，系统在安全性与舒适性上持续进化⑱，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑱，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑭。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⑤。