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贺夜山 2025-05-14 【游戏】 2463 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④，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⑭，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑮，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⑨。

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⑮，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中②，通过芯片和传感器的大幅升级⑨，带来了感知能力的全面提升⑩。这背后不单是硬件的升级②，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑰。● 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⑱。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”▓，仅依赖摄像头⑪，在复杂天气⑫、弱光⑭、遮挡场景中容易“看不清”⑭。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑬，“全天候”意味着在黑夜▓、弱光等环境下⑥，都能更好对障碍物❶、多车事故等复杂场景进行识别⑥，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑫。

比如③，在黑夜可以实现在时速120km下⑲，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⑥。这套系统是理想与禾赛合作开发①，采用第四代芯片和双核MCU❶，比之前的激光雷达更小❸、性能更好❸，也更美观⑳。具体来说探测灵敏度提升130%⑮、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°③，最远探测200米且功耗降低55%⑩。另外⑮，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑮，“长焦”=看得更准⑥，200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③。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片②；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑲，CPU计算能力提升4倍⑦，算力提升意味着图像处理能力提升⑳、内存带宽与数据读取能力优化⑰，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑲。02软件升级❸，从能用到好用在辅助驾驶中⑯，硬件决定上限②，软件决定下限⑦。硬件给出了能力边界①，但真正决定系统稳定性⑪、安全性与用户信任度的⑫，是软件的持续进化❷。理想此次围绕场景策略⑮、决策逻辑等方向的升级⑰，是对软件价值强化⑪。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上❸，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片①，但在主动安全能力上并没有区别⑬，形成360°AEB安全盾①，“360°”意味覆盖低速⑦、异形障碍物⑮、路口转弯等场景②；比如全速域AEB激活①，所有车速区间内可激活功能②；AES也支持在130km/h触发⑲。同时还针对极限场景进行优化⑥，新增二次碰撞预警⑪、紧急车道保持拓展障碍物识别❶、前后向误加速抑制功能⑬。● 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⑬，软件优化后的AD Pro车型⑮，不仅对红绿灯④、路口选路的感知距离提升⑧，还可以识别低矮障碍物⑯、施工场景▓、静止故障车等并刹停⑪，刹停速度达120km/h⑪。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读❶，增强交互预测⑫。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑳，支持自定义停泊边界⑮，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑯，这也是软件升级带来的③。

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▓。其围绕真实场景的系统级进化⑬，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑱，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⑬。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑯，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑤，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片④，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑦；

软件方面⑩，今年下半年将引入VLA大模型▓，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①，比如在长尾场景方面⑭，VLA可以增强对环岛⑮、潮汐车道❷、ETC通道等极端工况的适应性⑲；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⑫，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑳，系统便能精准理解意图并执行相应操作❸，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑥。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NOA▓，从高速迈向城市①；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队④；◎ 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❶，应对复杂场景▓；◎ 2025年3月发布VLA❷，融合视觉⑨、语言与行动智能▓，迈向真正的司机Agent⑦。早期依赖规则算法和高精地图▓，如同“有轨交通”❷；随后端到端模型与VLM大模型结合❷，提升了泛化能力❷，但仍难应对长尾问题⑭。而VLA通过统一视觉⑳、语言与行动智能❸，突破多模态协同瓶颈⑫，具备3D空间理解与逻辑推理能力❶，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑬、懂意图的智能司机Agent⑤。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⑯；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❷；投机推理与并行解码优化硬件性能❸；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑨；◎ 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②，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段④。在中国⑱，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⑮，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶⑥；◎ 一条向下拓展普及广度▓，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❷。要赢❷，就必须双线推进❶、双向领先⑭。理想辅助驾驶正是以这样的策略▓，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑧。AD Pro①，普及性路线的天花板⑦。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑬，让更多用户用得上⑤、用得起▓。通过软硬件深度协同⑨，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max▓，还具备极高的性价比⑦。其配备的全速域AEB⑧、AES⑰、ELK等功能⑰，构建了完善的主动安全闭环⑪，助力辅助驾驶在主流市场全面普及②。AD Max⑳，性能路线的突破者⑪。聚焦性能边界⑳，AD Max以VLA大模型为核心⑩，率先实现AI大模型量产上车③，打破传统端到端方案的局限⑮，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑫。所以也能看出⑮，本次发布会最具战略意义的④，是VLA技术的推进⑲，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑰，是这次理想飞跃的核心⑦。通过自监督学习与强化学习结合❷，系统在安全性与舒适性上持续进化⑰，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界⑤，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⑱。