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廖听白 2025-05-14 【国际】 0138 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⑮，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⑬。

接下来①，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⑯。

AD Pro：硬件与软件协同升级⑮，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⑮，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❷。这背后不单是硬件的升级⑳，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⑬。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑪，仅依赖摄像头⑪，在复杂天气⑧、弱光⑱、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⑱，“全天候”意味着在黑夜⑧、弱光等环境下⑮，都能更好对障碍物❶、多车事故等复杂场景进行识别⑭，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑮。

比如⑧，在黑夜可以实现在时速120km下❶，识别两台事故车并连续躲避▓，这是传统感知体系难以实现的⑭。这套系统是理想与禾赛合作开发⑩，采用第四代芯片和双核MCU⑩，比之前的激光雷达更小⑬、性能更好②，也更美观▓。具体来说探测灵敏度提升130%⑫、体积和重量各减少60%⑨，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%▓。另外⑬，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头②，“长焦”=看得更准⑫，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物▓，过路口的时候能早做准备⑨。● 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⑧。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑥；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑯，CPU计算能力提升4倍⑰，算力提升意味着图像处理能力提升⑥、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⑫。02软件升级⑫，从能用到好用在辅助驾驶中⑩，硬件决定上限⑪，软件决定下限②。硬件给出了能力边界⑨，但真正决定系统稳定性⑱、安全性与用户信任度的⑭，是软件的持续进化⑮。理想此次围绕场景策略⑩、决策逻辑等方向的升级⑦，是对软件价值强化⑳。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上①，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⑱，形成360°AEB安全盾❶，“360°”意味覆盖低速⑧、异形障碍物⑩、路口转弯等场景⑰；比如全速域AEB激活⑭，所有车速区间内可激活功能⑪；AES也支持在130km/h触发❷。同时还针对极限场景进行优化⑫，新增二次碰撞预警⑯、紧急车道保持拓展障碍物识别⑯、前后向误加速抑制功能⑮。● 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③，结合硬件升级⑦，软件优化后的AD Pro车型⑱，不仅对红绿灯⑧、路口选路的感知距离提升⑩，还可以识别低矮障碍物⑨、施工场景⑧、静止故障车等并刹停⑲，刹停速度达120km/h⑤。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑱，增强交互预测❶。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑭，支持自定义停泊边界②，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑨，这也是软件升级带来的▓。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑨，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面⑤，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⑮。其围绕真实场景的系统级进化⑲，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❷。Part 2：AD Max：从端到端到VLA⑧，引领AI大模型智驾时代AD Max平台此次升级⑭，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片❸，为高阶辅助驾驶提供强大支撑❷；

软件方面⑧，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⑩，比如在长尾场景方面⑳，VLA可以增强对环岛④、潮汐车道⑫、ETC通道等极端工况的适应性⑤；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⑬，仅通过日常语言表达⑪，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⑳，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑪。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NOA⑳，从高速迈向城市▓；2024年7月推出无图NOA⑨，跻身国内第一梯队❶；◎ 同年10月落地端到端+VLM⑰，首个将大模型布署至车端量产芯片⑥，应对复杂场景⑩；◎ 2025年3月发布VLA▓，融合视觉⑧、语言与行动智能⑩，迈向真正的司机Agent⑱。早期依赖规则算法和高精地图②，如同“有轨交通”③；随后端到端模型与VLM大模型结合⑬，提升了泛化能力⑬，但仍难应对长尾问题③。而VLA通过统一视觉⑲、语言与行动智能⑲，突破多模态协同瓶颈⑩，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⑤、懂意图的智能司机Agent❷。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⑮；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据❷；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑰；投机推理与并行解码优化硬件性能⑳；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐⑪；◎ 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⑨，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⑯，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❸，将辅助驾驶能力覆盖至更多场景与车型②，提升全民出行安全⑦。要赢❸，就必须双线推进⑦、双向领先①。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▓。AD Pro⑰，普及性路线的天花板⑬。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑫，让更多用户用得上③、用得起⑤。通过软硬件深度协同⑪，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑯，还具备极高的性价比⑩。其配备的全速域AEB❷、AES⑱、ELK等功能⑫，构建了完善的主动安全闭环④，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑬。AD Max⑱，性能路线的突破者⑦。聚焦性能边界⑧，AD Max以VLA大模型为核心⑪，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❶，向“类人驾驶”迈出实质性一步②。所以也能看出①，本次发布会最具战略意义的❷，是VLA技术的推进⑫，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑨，是这次理想飞跃的核心⑩。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①，VLA不仅重新定义了辅助驾驶的边界③，也为未来机器人与多行业智能化提供了技术范式⑨。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⑯。