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杨醉蓝 2025-05-14 【女人】 5685 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⑮，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⑧。

接下来⑰，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑭，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⑩。

AD Pro：硬件与软件协同升级▓，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑯，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑯，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⑬。这背后不单是硬件的升级⑳，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动❶。● 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①。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”❸，仅依赖摄像头⑤，在复杂天气❶、弱光⑦、遮挡场景中容易“看不清”⑳。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑦，“全天候”意味着在黑夜⑫、弱光等环境下⑱，都能更好对障碍物⑫、多车事故等复杂场景进行识别③，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑭。

比如①，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⑩，这是传统感知体系难以实现的⑬。这套系统是理想与禾赛合作开发⑫，采用第四代芯片和双核MCU⑲，比之前的激光雷达更小⑳、性能更好⑩，也更美观⑥。具体来说探测灵敏度提升130%④、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°④，最远探测200米且功耗降低55%⑦。另外⑨，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑪，“长焦”=看得更准⑱，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物❶，过路口的时候能早做准备⑧。● 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⑫。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片❶；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片▓，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②、内存带宽与数据读取能力优化④，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑦。02软件升级⑩，从能用到好用在辅助驾驶中④，硬件决定上限⑦，软件决定下限⑯。硬件给出了能力边界⑮，但真正决定系统稳定性⑩、安全性与用户信任度的③，是软件的持续进化⑤。理想此次围绕场景策略⑬、决策逻辑等方向的升级⑧，是对软件价值强化⑩。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑨，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❷，形成360°AEB安全盾③，“360°”意味覆盖低速❷、异形障碍物▓、路口转弯等场景③；比如全速域AEB激活⑮，所有车速区间内可激活功能⑨；AES也支持在130km/h触发⑭。同时还针对极限场景进行优化⑬，新增二次碰撞预警⑨、紧急车道保持拓展障碍物识别⑥、前后向误加速抑制功能❸。● 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①，结合硬件升级⑩，软件优化后的AD Pro车型⑨，不仅对红绿灯⑲、路口选路的感知距离提升⑱，还可以识别低矮障碍物❸、施工场景⑤、静止故障车等并刹停②，刹停速度达120km/h⑦。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑮，增强交互预测⑫。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑱，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⑭，这也是软件升级带来的⑮。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑫，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面④，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❶。其围绕真实场景的系统级进化⑨，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破④，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VLA③，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑳，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑩，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑱；

软件方面⑪，今年下半年将引入VLA大模型⑲，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⑰，比如在长尾场景方面⑰，VLA可以增强对环岛⑪、潮汐车道⑲、ETC通道等极端工况的适应性⑥；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⑫，仅通过日常语言表达⑳，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”▓，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑤，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑲。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▓；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队⑨；◎ 同年10月落地端到端+VLM❸，首个将大模型布署至车端量产芯片❸，应对复杂场景⑧；◎ 2025年3月发布VLA⑪，融合视觉⑱、语言与行动智能⑳，迈向真正的司机Agent❷。早期依赖规则算法和高精地图⑧，如同“有轨交通”⑪；随后端到端模型与VLM大模型结合⑦，提升了泛化能力⑯，但仍难应对长尾问题⑯。而VLA通过统一视觉⑪、语言与行动智能⑩，突破多模态协同瓶颈⑪，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑨，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Agent⑧。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⑱；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据❸；◎ 快慢思考结合实现高效推理③；投机推理与并行解码优化硬件性能⑭；◎ 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⑰，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑱。在中国①，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⑦，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶③；◎ 一条向下拓展普及广度①，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑩，提升全民出行安全①。要赢⑩，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②，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑫。AD Pro❶，普及性路线的天花板⑳。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑥，让更多用户用得上⑳、用得起⑫。通过软硬件深度协同⑫，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑳，还具备极高的性价比⑦。其配备的全速域AEB▓、AES⑫、ELK等功能⑩，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⑨。AD Max⑭，性能路线的突破者❷。聚焦性能边界❸，AD Max以VLA大模型为核心▓，率先实现AI大模型量产上车❶，打破传统端到端方案的局限⑧，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑫。所以也能看出⑳，本次发布会最具战略意义的⑥，是VLA技术的推进⑳，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑭，是这次理想飞跃的核心⑯。通过自监督学习与强化学习结合⑭，系统在安全性与舒适性上持续进化①，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界▓，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑩。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⑦。