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汪代曼 2025-05-14 【足球】 3296 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⑭，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③。

接下来⑫，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑪，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④。

AD Pro：硬件与软件协同升级①，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④，通过芯片和传感器的大幅升级❷，带来了感知能力的全面提升❶。这背后不单是硬件的升级⑦，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑪。● 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⑪。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑨，仅依赖摄像头④，在复杂天气❷、弱光⑮、遮挡场景中容易“看不清”⑲。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑫，“全天候”意味着在黑夜④、弱光等环境下⑤，都能更好对障碍物⑲、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⑮，在黑夜可以实现在时速120km下⑤，识别两台事故车并连续躲避②，这是传统感知体系难以实现的⑰。这套系统是理想与禾赛合作开发▓，采用第四代芯片和双核MCU▓，比之前的激光雷达更小⑳、性能更好❸，也更美观③。具体来说探测灵敏度提升130%⑤、体积和重量各减少60%⑩，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%⑦。另外③，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头▓，“长焦”=看得更准③，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物②，过路口的时候能早做准备⑪。● 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⑱。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片❸；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⑩，算力提升意味着图像处理能力提升⑦、内存带宽与数据读取能力优化②，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑮。02软件升级▓，从能用到好用在辅助驾驶中⑥，硬件决定上限⑭，软件决定下限❸。硬件给出了能力边界⑱，但真正决定系统稳定性④、安全性与用户信任度的⑥，是软件的持续进化②。理想此次围绕场景策略⑫、决策逻辑等方向的升级②，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❷，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑯，但在主动安全能力上并没有区别⑯，形成360°AEB安全盾⑬，“360°”意味覆盖低速❸、异形障碍物⑧、路口转弯等场景⑨；比如全速域AEB激活⑧，所有车速区间内可激活功能⑯；AES也支持在130km/h触发❶。同时还针对极限场景进行优化⑮，新增二次碰撞预警⑧、紧急车道保持拓展障碍物识别③、前后向误加速抑制功能④。● 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⑬，结合硬件升级⑦，软件优化后的AD Pro车型①，不仅对红绿灯⑧、路口选路的感知距离提升②，还可以识别低矮障碍物⑯、施工场景②、静止故障车等并刹停▓，刹停速度达120km/h⑰。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑩，增强交互预测⑩。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑤，支持自定义停泊边界③，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定▓，这也是软件升级带来的③。

芝能点评：AD Pro平台的升级❷，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑨，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⑫，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②。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑰，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级❶，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑥，为高阶辅助驾驶提供强大支撑③；

软件方面⑰，今年下半年将引入VLA大模型⑰，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⑱，VLA可以增强对环岛⑯、潮汐车道❶、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③，仅通过日常语言表达⑲，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①，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑤。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⑱；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队⑮；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑭，首个将大模型布署至车端量产芯片⑭，应对复杂场景⑮；◎ 2025年3月发布VLA⑦，融合视觉⑤、语言与行动智能⑤，迈向真正的司机Agent⑩。早期依赖规则算法和高精地图⑮，如同“有轨交通”⑪；随后端到端模型与VLM大模型结合▓，提升了泛化能力⑪，但仍难应对长尾问题⑬。而VLA通过统一视觉⑩、语言与行动智能⑳，突破多模态协同瓶颈⑳，具备3D空间理解与逻辑推理能力❷，将用户体验从辅助工具升级为可沟通❷、懂意图的智能司机Agent⑭。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❸；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④；投机推理与并行解码优化硬件性能⑲；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐③；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破③。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⑲，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①，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑲，提升全民出行安全⑥。要赢⑤，就必须双线推进⑲、双向领先⑪。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③。AD Pro⑯，普及性路线的天花板⑲。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑭，让更多用户用得上❸、用得起⑰。通过软硬件深度协同⑩，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑧，还具备极高的性价比④。其配备的全速域AEB⑦、AES▓、ELK等功能②，构建了完善的主动安全闭环⑳，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑩。AD Max⑳，性能路线的突破者▓。聚焦性能边界⑭，AD Max以VLA大模型为核心⑦，率先实现AI大模型量产上车⑳，打破传统端到端方案的局限⑲，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑲。所以也能看出⑤，本次发布会最具战略意义的⑤，是VLA技术的推进⑫，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑮，是这次理想飞跃的核心⑲。通过自监督学习与强化学习结合⑧，系统在安全性与舒适性上持续进化⑯，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①。