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李雁卉 2025-05-14 【汽车】 1480 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⑳，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⑪。

接下来⑩，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑥，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⑭。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑳，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑪，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑰，通过芯片和传感器的大幅升级⑲，带来了感知能力的全面提升⑲。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④。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑦，仅依赖摄像头⑬，在复杂天气⑥、弱光⑰、遮挡场景中容易“看不清”⑥。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑤，“全天候”意味着在黑夜⑱、弱光等环境下⑪，都能更好对障碍物⑱、多车事故等复杂场景进行识别❷，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑩。

比如④，在黑夜可以实现在时速120km下⑳，识别两台事故车并连续躲避⑯，这是传统感知体系难以实现的▓。这套系统是理想与禾赛合作开发⑦，采用第四代芯片和双核MCU⑬，比之前的激光雷达更小④、性能更好⑥，也更美观⑯。具体来说探测灵敏度提升130%❸、体积和重量各减少60%❸，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°❸，最远探测200米且功耗降低55%⑦。另外⑱，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⑨，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑫，过路口的时候能早做准备⑰。● 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⑲。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑲；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片①，CPU计算能力提升4倍⑰，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⑤。02软件升级⑳，从能用到好用在辅助驾驶中⑥，硬件决定上限⑬，软件决定下限⑳。硬件给出了能力边界⑨，但真正决定系统稳定性▓、安全性与用户信任度的⑥，是软件的持续进化③。理想此次围绕场景策略⑧、决策逻辑等方向的升级⑨，是对软件价值强化⑧。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑦，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑥，但在主动安全能力上并没有区别❷，形成360°AEB安全盾⑤，“360°”意味覆盖低速①、异形障碍物⑲、路口转弯等场景③；比如全速域AEB激活⑭，所有车速区间内可激活功能❷；AES也支持在130km/h触发❸。同时还针对极限场景进行优化❷，新增二次碰撞预警⑥、紧急车道保持拓展障碍物识别⑬、前后向误加速抑制功能⑧。● 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④，结合硬件升级⑨，软件优化后的AD Pro车型⑰，不仅对红绿灯⑬、路口选路的感知距离提升⑯，还可以识别低矮障碍物❷、施工场景⑭、静止故障车等并刹停⑩，刹停速度达120km/h❶。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑰，增强交互预测⑲。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑥，支持自定义停泊边界⑦，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定③，这也是软件升级带来的⑦。

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▓，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⑳。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❸，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⑥。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑮，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑱，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑨，为高阶辅助驾驶提供强大支撑①；

软件方面③，今年下半年将引入VLA大模型⑨，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⑮，比如在长尾场景方面②，VLA可以增强对环岛④、潮汐车道①、ETC通道等极端工况的适应性⑦；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⑤，仅通过日常语言表达▓，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑰，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑧，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NOA⑨，从高速迈向城市⑭；2024年7月推出无图NOA⑲，跻身国内第一梯队⑮；◎ 同年10月落地端到端+VLM❷，首个将大模型布署至车端量产芯片⑧，应对复杂场景❷；◎ 2025年3月发布VLA④，融合视觉⑳、语言与行动智能⑳，迈向真正的司机Agent⑩。早期依赖规则算法和高精地图⑬，如同“有轨交通”⑮；随后端到端模型与VLM大模型结合⑭，提升了泛化能力⑫，但仍难应对长尾问题③。而VLA通过统一视觉②、语言与行动智能④，突破多模态协同瓶颈⑥，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑱，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑮、懂意图的智能司机Agent①。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⑲；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑧；投机推理与并行解码优化硬件性能❶；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑥；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破⑯。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑪，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑦。在中国⑬，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⑰，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑮；◎ 一条向下拓展普及广度⑲，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑰，提升全民出行安全⑬。要赢④，就必须双线推进⑪、双向领先⑱。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑦，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑳。AD Pro❸，普及性路线的天花板③。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”❶，让更多用户用得上②、用得起⑦。通过软硬件深度协同②，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑨，还具备极高的性价比❸。其配备的全速域AEB⑫、AES⑲、ELK等功能❸，构建了完善的主动安全闭环⑩，助力辅助驾驶在主流市场全面普及▓。AD Max③，性能路线的突破者⑭。聚焦性能边界⑨，AD Max以VLA大模型为核心⑤，率先实现AI大模型量产上车⑮，打破传统端到端方案的局限⑳，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑲。所以也能看出⑨，本次发布会最具战略意义的⑧，是VLA技术的推进⑳，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑯，是这次理想飞跃的核心⑱。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⑪，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑰，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑧。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⑥。