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程冰枫 2025-05-14 【科技】 5142 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②，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❷。

接下来⑤，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⑬，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❷，通过芯片和传感器的大幅升级④，带来了感知能力的全面提升⑭。这背后不单是硬件的升级⑰，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动①。● 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⑫。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”③，仅依赖摄像头⑲，在复杂天气⑭、弱光⑲、遮挡场景中容易“看不清”⑦。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑬，“全天候”意味着在黑夜①、弱光等环境下④，都能更好对障碍物⑮、多车事故等复杂场景进行识别⑲，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑳。

比如⑩，在黑夜可以实现在时速120km下⑲，识别两台事故车并连续躲避⑧，这是传统感知体系难以实现的⑧。这套系统是理想与禾赛合作开发④，采用第四代芯片和双核MCU⑧，比之前的激光雷达更小❸、性能更好⑲，也更美观⑳。具体来说探测灵敏度提升130%❷、体积和重量各减少60%⑤，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑥，最远探测200米且功耗降低55%③。另外④，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头❸，“长焦”=看得更准❷，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物❸，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⑦；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑲，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⑤、内存带宽与数据读取能力优化⑱，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑱。02软件升级⑧，从能用到好用在辅助驾驶中⑤，硬件决定上限②，软件决定下限⑯。硬件给出了能力边界▓，但真正决定系统稳定性⑯、安全性与用户信任度的⑲，是软件的持续进化❸。理想此次围绕场景策略⑬、决策逻辑等方向的升级❷，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⑥，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑳，但在主动安全能力上并没有区别⑤，形成360°AEB安全盾▓，“360°”意味覆盖低速⑦、异形障碍物⑮、路口转弯等场景⑥；比如全速域AEB激活⑦，所有车速区间内可激活功能⑪；AES也支持在130km/h触发⑭。同时还针对极限场景进行优化❸，新增二次碰撞预警⑫、紧急车道保持拓展障碍物识别③、前后向误加速抑制功能⑲。● 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⑪，结合硬件升级⑲，软件优化后的AD Pro车型⑰，不仅对红绿灯③、路口选路的感知距离提升⑬，还可以识别低矮障碍物❶、施工场景⑮、静止故障车等并刹停①，刹停速度达120km/h⑰。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读▓，增强交互预测③。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑳，支持自定义停泊边界❶，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑰，这也是软件升级带来的⑦。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑬，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面①，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④，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑯，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①。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑩，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⑪，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑬；

软件方面⑥，今年下半年将引入VLA大模型⑮，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⑯，比如在长尾场景方面⑬，VLA可以增强对环岛①、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▓，仅通过日常语言表达⑩，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑳，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⑳。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NOA⑬，从高速迈向城市⑩；2024年7月推出无图NOA⑳，跻身国内第一梯队⑩；◎ 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⑪，应对复杂场景⑤；◎ 2025年3月发布VLA⑰，融合视觉⑰、语言与行动智能④，迈向真正的司机Agent③。早期依赖规则算法和高精地图⑪，如同“有轨交通”②；随后端到端模型与VLM大模型结合▓，提升了泛化能力⑳，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❷，突破多模态协同瓶颈⑱，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑳，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Agent④。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⑮；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据③；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑪；投机推理与并行解码优化硬件性能①；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑤；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破❸。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⑮。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②，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑧；◎ 一条向下拓展普及广度⑭，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❸。要赢⑬，就必须双线推进⑱、双向领先④。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⑧。AD Pro⑧，普及性路线的天花板③。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”❷，让更多用户用得上❸、用得起⑨。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 Max⑥，还具备极高的性价比③。其配备的全速域AEB⑲、AES▓、ELK等功能④，构建了完善的主动安全闭环④，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑱。AD Max⑳，性能路线的突破者⑪。聚焦性能边界⑳，AD Max以VLA大模型为核心⑰，率先实现AI大模型量产上车③，打破传统端到端方案的局限❷，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑪。所以也能看出⑧，本次发布会最具战略意义的⑭，是VLA技术的推进⑥，从“辅助驾驶”到“通用智能”③，是这次理想飞跃的核心⑪。通过自监督学习与强化学习结合⑳，系统在安全性与舒适性上持续进化⑨，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界①，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑦。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⑪。