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汪怀亦 2025-05-13 【世界足球】 9904 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⑮。

接下来⑦，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升⑧，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①，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级⑪，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑫，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⑮。这背后不单是硬件的升级③，更能对辅助驾驶实用性和安全性带来推动❸。● 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⑧。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑩，仅依赖摄像头④，在复杂天气④、弱光▓、遮挡场景中容易“看不清”③。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑲，“全天候”意味着在黑夜❸、弱光等环境下⑱，都能更好对障碍物⑱、多车事故等复杂场景进行识别⑧，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑧。

比如②，在黑夜可以实现在时速120km下⑧，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⑥。这套系统是理想与禾赛合作开发❶，采用第四代芯片和双核MCU③，比之前的激光雷达更小⑥、性能更好②，也更美观②。具体来说探测灵敏度提升130%⑩、体积和重量各减少60%⑭，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑧，最远探测200米且功耗降低55%❷。另外⑬，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑧，“长焦”=看得更准⑭，200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⑭。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片④；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⑮，算力提升意味着图像处理能力提升⑫、内存带宽与数据读取能力优化❷，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⑨，从能用到好用在辅助驾驶中⑰，硬件决定上限❸，软件决定下限⑫。硬件给出了能力边界③，但真正决定系统稳定性⑲、安全性与用户信任度的⑧，是软件的持续进化⑲。理想此次围绕场景策略⑧、决策逻辑等方向的升级⑤，是对软件价值强化⑯。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑱，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑳，但在主动安全能力上并没有区别❷，形成360°AEB安全盾❶，“360°”意味覆盖低速⑱、异形障碍物❷、路口转弯等场景⑫；比如全速域AEB激活③，所有车速区间内可激活功能⑲；AES也支持在130km/h触发⑤。同时还针对极限场景进行优化❷，新增二次碰撞预警②、紧急车道保持拓展障碍物识别❶、前后向误加速抑制功能③。● 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④，结合硬件升级①，软件优化后的AD Pro车型▓，不仅对红绿灯⑩、路口选路的感知距离提升⑨，还可以识别低矮障碍物②、施工场景⑱、静止故障车等并刹停⑦，刹停速度达120km/h⑯。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑬，增强交互预测⑬。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑬，支持自定义停泊边界⑫，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑧，这也是软件升级带来的③。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑲，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面❶，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⑭，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑮，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⑪。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑥，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑮，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑲，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑨；

软件方面④，今年下半年将引入VLA大模型⑮，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⑨，比如在长尾场景方面⑯，VLA可以增强对环岛⑮、潮汐车道⑮、ETC通道等极端工况的适应性▓；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②，仅通过日常语言表达❸，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑱，系统便能精准理解意图并执行相应操作⑰，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进①。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NOA⑨，从高速迈向城市⑲；2024年7月推出无图NOA④，跻身国内第一梯队③；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑮，首个将大模型布署至车端量产芯片⑰，应对复杂场景①；◎ 2025年3月发布VLA⑩，融合视觉⑭、语言与行动智能⑯，迈向真正的司机Agent⑳。早期依赖规则算法和高精地图⑪，如同“有轨交通”⑯；随后端到端模型与VLM大模型结合⑲，提升了泛化能力⑯，但仍难应对长尾问题⑩。而VLA通过统一视觉❷、语言与行动智能⑲，突破多模态协同瓶颈❸，具备3D空间理解与逻辑推理能力⑦，将用户体验从辅助工具升级为可沟通▓、懂意图的智能司机Agent①。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⑪；◎ 快慢思考结合实现高效推理❶；投机推理与并行解码优化硬件性能②；◎ 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⑩。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑬，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段②。在中国⑧，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▓，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⑫，提升全民出行安全⑩。要赢⑲，就必须双线推进▓、双向领先④。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑮，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展③。AD Pro⑳，普及性路线的天花板①。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”▓，让更多用户用得上⑳、用得起❷。通过软硬件深度协同⑳，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑫，还具备极高的性价比③。其配备的全速域AEB⑱、AES⑭、ELK等功能⑳，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①。AD Max⑳，性能路线的突破者⑭。聚焦性能边界⑰，AD Max以VLA大模型为核心⑧，率先实现AI大模型量产上车⑩，打破传统端到端方案的局限❷，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑫。所以也能看出①，本次发布会最具战略意义的⑭，是VLA技术的推进⑧，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑫，是这次理想飞跃的核心③。通过自监督学习与强化学习结合⑪，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▓，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⑤。