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崔白易 2025-05-14 【CBA】 9516 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⑲，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▓。

接下来③，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⑫。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑯，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑦，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⑦，带来了感知能力的全面提升⑩。这背后不单是硬件的升级⑧，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑥。● 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⑥。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑳，仅依赖摄像头③，在复杂天气⑭、弱光⑦、遮挡场景中容易“看不清”⑤。

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❸，都能更好对障碍物⑪、多车事故等复杂场景进行识别④，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑱。

比如⑭，在黑夜可以实现在时速120km下❸，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④。这套系统是理想与禾赛合作开发⑨，采用第四代芯片和双核MCU⑫，比之前的激光雷达更小⑱、性能更好❸，也更美观⑪。具体来说探测灵敏度提升130%⑳、体积和重量各减少60%⑥，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑱，最远探测200米且功耗降低55%②。另外⑭，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑨，“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⑳，过路口的时候能早做准备⑳。● 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⑦。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑤；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑭，CPU计算能力提升4倍❶，算力提升意味着图像处理能力提升❸、内存带宽与数据读取能力优化⑭，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑪。02软件升级④，从能用到好用在辅助驾驶中②，硬件决定上限③，软件决定下限⑧。硬件给出了能力边界⑥，但真正决定系统稳定性⑮、安全性与用户信任度的⑪，是软件的持续进化⑫。理想此次围绕场景策略②、决策逻辑等方向的升级⑩，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⑫，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑪，但在主动安全能力上并没有区别⑥，形成360°AEB安全盾⑲，“360°”意味覆盖低速❷、异形障碍物❶、路口转弯等场景⑭；比如全速域AEB激活⑱，所有车速区间内可激活功能⑰；AES也支持在130km/h触发⑥。同时还针对极限场景进行优化❶，新增二次碰撞预警▓、紧急车道保持拓展障碍物识别⑮、前后向误加速抑制功能⑩。● 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⑱，软件优化后的AD Pro车型▓，不仅对红绿灯⑧、路口选路的感知距离提升⑩，还可以识别低矮障碍物③、施工场景⑨、静止故障车等并刹停⑱，刹停速度达120km/h⑤。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑦，增强交互预测⑬。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑯，支持自定义停泊边界▓，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⑤。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑩，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⑥。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⑩，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❸。Part 2：AD Max：从端到端到VLA▓，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级④，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑫，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑧；

软件方面⑧，今年下半年将引入VLA大模型⑤，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❶，比如在长尾场景方面⑯，VLA可以增强对环岛①、潮汐车道⑲、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❶，仅通过日常语言表达▓，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑲，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑳，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑪。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NOA⑰，从高速迈向城市④；2024年7月推出无图NOA⑳，跻身国内第一梯队⑦；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑧，首个将大模型布署至车端量产芯片①，应对复杂场景▓；◎ 2025年3月发布VLA⑮，融合视觉④、语言与行动智能⑥，迈向真正的司机Agent⑭。早期依赖规则算法和高精地图⑩，如同“有轨交通”❶；随后端到端模型与VLM大模型结合⑮，提升了泛化能力⑮，但仍难应对长尾问题⑧。而VLA通过统一视觉⑯、语言与行动智能⑧，突破多模态协同瓶颈⑮，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑤，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑨、懂意图的智能司机Agent⑫。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①；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⑲；投机推理与并行解码优化硬件性能⑦；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑪；◎ 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⑳，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑪。在中国③，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⑬，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶①；◎ 一条向下拓展普及广度⑧，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型❷，提升全民出行安全⑲。要赢⑱，就必须双线推进⑩、双向领先⑳。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⑱。AD Pro②，普及性路线的天花板⑦。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”④，让更多用户用得上⑰、用得起⑨。通过软硬件深度协同④，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑰，还具备极高的性价比⑤。其配备的全速域AEB⑰、AES⑨、ELK等功能④，构建了完善的主动安全闭环⑱，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑦。AD Max❸，性能路线的突破者⑧。聚焦性能边界⑤，AD Max以VLA大模型为核心①，率先实现AI大模型量产上车⑧，打破传统端到端方案的局限①，向“类人驾驶”迈出实质性一步①。所以也能看出⑳，本次发布会最具战略意义的⑦，是VLA技术的推进⑧，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑥，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⑯，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⑨，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式②。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。