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陆冰彤 2025-05-14 【房产】 9992 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⑬，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⑦。

接下来❸，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑲，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▓。

AD Pro：硬件与软件协同升级③，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑧，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑳，通过芯片和传感器的大幅升级⑯，带来了感知能力的全面提升⑳。这背后不单是硬件的升级❶，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑯。● 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❶。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”▓，仅依赖摄像头⑱，在复杂天气⑫、弱光⑰、遮挡场景中容易“看不清”❸。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑩，“全天候”意味着在黑夜⑭、弱光等环境下⑱，都能更好对障碍物⑪、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▓。

比如⑰，在黑夜可以实现在时速120km下⑫，识别两台事故车并连续躲避⑱，这是传统感知体系难以实现的⑦。这套系统是理想与禾赛合作开发③，采用第四代芯片和双核MCU⑰，比之前的激光雷达更小③、性能更好⑧，也更美观⑤。具体来说探测灵敏度提升130%⑰、体积和重量各减少60%①，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°❶，最远探测200米且功耗降低55%⑯。另外⑱，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑩，“长焦”=看得更准⑰，200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⑫。● 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⑰；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑩，CPU计算能力提升4倍⑭，算力提升意味着图像处理能力提升❷、内存带宽与数据读取能力优化⑮，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑫。02软件升级❸，从能用到好用在辅助驾驶中⑳，硬件决定上限⑩，软件决定下限▓。硬件给出了能力边界⑰，但真正决定系统稳定性⑦、安全性与用户信任度的⑤，是软件的持续进化③。理想此次围绕场景策略⑭、决策逻辑等方向的升级⑰，是对软件价值强化⑥。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑧，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片③，但在主动安全能力上并没有区别③，形成360°AEB安全盾②，“360°”意味覆盖低速⑫、异形障碍物⑬、路口转弯等场景❸；比如全速域AEB激活⑳，所有车速区间内可激活功能⑧；AES也支持在130km/h触发⑱。同时还针对极限场景进行优化⑤，新增二次碰撞预警⑬、紧急车道保持拓展障碍物识别❸、前后向误加速抑制功能⑨。● 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⑩，结合硬件升级⑰，软件优化后的AD Pro车型③，不仅对红绿灯▓、路口选路的感知距离提升⑯，还可以识别低矮障碍物④、施工场景②、静止故障车等并刹停④，刹停速度达120km/h⑱。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读❸，增强交互预测⑥。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能③，支持自定义停泊边界▓，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⑫。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑥，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑭，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①。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⑳。Part 2：AD Max：从端到端到VLA①，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑦，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑯，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑬；

软件方面⑫，今年下半年将引入VLA大模型⑱，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⑩，比如在长尾场景方面⑬，VLA可以增强对环岛③、潮汐车道⑳、ETC通道等极端工况的适应性❸；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⑥，仅通过日常语言表达⑤，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑫，系统便能精准理解意图并执行相应操作④，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进▓。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⑬；2024年7月推出无图NOA⑭，跻身国内第一梯队⑩；◎ 同年10月落地端到端+VLM④，首个将大模型布署至车端量产芯片⑲，应对复杂场景①；◎ 2025年3月发布VLA⑥，融合视觉③、语言与行动智能⑰，迈向真正的司机Agent①。早期依赖规则算法和高精地图③，如同“有轨交通”④；随后端到端模型与VLM大模型结合⑥，提升了泛化能力⑩，但仍难应对长尾问题②。而VLA通过统一视觉⑫、语言与行动智能①，突破多模态协同瓶颈⑬，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▓、懂意图的智能司机Agent③。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⑪；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑤；◎ 快慢思考结合实现高效推理❸；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⑧；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破❶。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑧，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑩。在中国⑰，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⑳；◎ 一条向下拓展普及广度⑪，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型⑭，提升全民出行安全⑤。要赢⑧，就必须双线推进⑥、双向领先⑪。理想辅助驾驶正是以这样的策略❶，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展①。AD Pro⑯，普及性路线的天花板⑤。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”❸，让更多用户用得上⑭、用得起▓。通过软硬件深度协同⑤，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑬，还具备极高的性价比⑯。其配备的全速域AEB⑫、AES⑦、ELK等功能⑮，构建了完善的主动安全闭环❸，助力辅助驾驶在主流市场全面普及④。AD Max⑮，性能路线的突破者⑫。聚焦性能边界⑮，AD Max以VLA大模型为核心❷，率先实现AI大模型量产上车⑱，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⑭。所以也能看出⑮，本次发布会最具战略意义的⑩，是VLA技术的推进⑧，从“辅助驾驶”到“通用智能”▓，是这次理想飞跃的核心⑰。通过自监督学习与强化学习结合⑤，系统在安全性与舒适性上持续进化⑥，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑩，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式④。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⑮。