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李夜蕾 2025-05-14 【汽车】 7579 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⑫，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①。

接下来⑮，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升❷，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⑥。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑧，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑯，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑥，通过芯片和传感器的大幅升级⑬，带来了感知能力的全面提升⑥。这背后不单是硬件的升级⑩，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动⑧。● 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⑯。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑦，仅依赖摄像头①，在复杂天气⑮、弱光⑦、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❷，“全天候”意味着在黑夜❸、弱光等环境下▓，都能更好对障碍物④、多车事故等复杂场景进行识别⑯，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑥。

比如❸，在黑夜可以实现在时速120km下▓，识别两台事故车并连续躲避④，这是传统感知体系难以实现的⑲。这套系统是理想与禾赛合作开发⑥，采用第四代芯片和双核MCU⑪，比之前的激光雷达更小⑧、性能更好⑩，也更美观⑧。具体来说探测灵敏度提升130%❶、体积和重量各减少60%⑬，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑦，最远探测200米且功耗降低55%⑤。另外⑰，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头❸，“长焦”=看得更准⑲，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑥，过路口的时候能早做准备▓。● 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⑥。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⑨，CPU计算能力提升4倍⑳，算力提升意味着图像处理能力提升⑧、内存带宽与数据读取能力优化⑦，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⑱，从能用到好用在辅助驾驶中⑳，硬件决定上限④，软件决定下限❸。硬件给出了能力边界④，但真正决定系统稳定性③、安全性与用户信任度的⑬，是软件的持续进化⑬。理想此次围绕场景策略⑬、决策逻辑等方向的升级⑰，是对软件价值强化⑮。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上❶，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片❸，但在主动安全能力上并没有区别⑲，形成360°AEB安全盾❶，“360°”意味覆盖低速②、异形障碍物⑤、路口转弯等场景⑤；比如全速域AEB激活⑮，所有车速区间内可激活功能⑧；AES也支持在130km/h触发⑫。同时还针对极限场景进行优化④，新增二次碰撞预警②、紧急车道保持拓展障碍物识别⑤、前后向误加速抑制功能⑳。● 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⑯，结合硬件升级⑲，软件优化后的AD Pro车型⑫，不仅对红绿灯⑱、路口选路的感知距离提升⑧，还可以识别低矮障碍物❸、施工场景⑭、静止故障车等并刹停⑭，刹停速度达120km/h❸。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑳，增强交互预测⑳。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑩，支持自定义停泊边界❷，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑦，这也是软件升级带来的⑳。

芝能点评：AD Pro平台的升级③，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑲，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⑫。其围绕真实场景的系统级进化⑧，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破③，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▓。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑳，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑳，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片❶，为高阶辅助驾驶提供强大支撑❶；

软件方面⑧，今年下半年将引入VLA大模型①，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⑭，比如在长尾场景方面⑱，VLA可以增强对环岛③、潮汐车道⑱、ETC通道等极端工况的适应性⑥；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⑱，仅通过日常语言表达①，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑦，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑬，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进❷。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NOA⑱，从高速迈向城市⑨；2024年7月推出无图NOA⑥，跻身国内第一梯队⑱；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑤，首个将大模型布署至车端量产芯片⑫，应对复杂场景②；◎ 2025年3月发布VLA⑪，融合视觉❷、语言与行动智能⑱，迈向真正的司机Agent⑲。早期依赖规则算法和高精地图⑱，如同“有轨交通”⑪；随后端到端模型与VLM大模型结合⑦，提升了泛化能力⑤，但仍难应对长尾问题⑭。而VLA通过统一视觉⑤、语言与行动智能⑩，突破多模态协同瓶颈⑬，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑪，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑱、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⑧；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⑤；投机推理与并行解码优化硬件性能③；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐▓；◎ 场景重建与生成助力强化学习上限突破⑥。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑱，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段③。在中国⑯，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⑫，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⑦，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型④，提升全民出行安全⑦。要赢⑱，就必须双线推进⑮、双向领先⑪。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑫，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑮。AD Pro⑱，普及性路线的天花板⑤。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑥，让更多用户用得上⑲、用得起❷。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 Max⑭，还具备极高的性价比⑮。其配备的全速域AEB⑧、AES⑱、ELK等功能⑨，构建了完善的主动安全闭环⑫，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑰。AD Max⑤，性能路线的突破者⑯。聚焦性能边界⑪，AD Max以VLA大模型为核心⑰，率先实现AI大模型量产上车⑫，打破传统端到端方案的局限⑤，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑭。所以也能看出③，本次发布会最具战略意义的❷，是VLA技术的推进⑧，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑨，是这次理想飞跃的核心❷。通过自监督学习与强化学习结合❸，系统在安全性与舒适性上持续进化⑱，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①。