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熊从梦 2025-05-14 【世界足球】 9136 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⑳，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⑤。

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⑯，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⑧，辅助驾驶有了新的标准01硬件升级❷，感知能力全面提升理想的AD Pro平台在此次焕新中⑭，通过芯片和传感器的大幅升级⑲，带来了感知能力的全面提升⑥。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⑥。● 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⑩。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑲，仅依赖摄像头⑳，在复杂天气▓、弱光⑦、遮挡场景中容易“看不清”❷。

AD Pro车型升级后标配ATL全天候激光雷达⑤，“全天候”意味着在黑夜⑭、弱光等环境下⑰，都能更好对障碍物⑥、多车事故等复杂场景进行识别⑨，为AEB和AES提供更可靠的触发依据⑩。

比如⑩，在黑夜可以实现在时速120km下⑰，识别两台事故车并连续躲避⑫，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⑬，采用第四代芯片和双核MCU②，比之前的激光雷达更小⑦、性能更好❷，也更美观⑪。具体来说探测灵敏度提升130%⑲、体积和重量各减少60%②，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑬，最远探测200米且功耗降低55%⑭。另外⑳，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⑬，200米的可视距离可以“看到”更远的红绿灯和障碍物⑯，过路口的时候能早做准备❸。● 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⑪。理想L系列的Pro版本之前搭载地平线征程5芯片⑭；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片⑧，CPU计算能力提升4倍❶，算力提升意味着图像处理能力提升③、内存带宽与数据读取能力优化①，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划⑮。02软件升级⑲，从能用到好用在辅助驾驶中⑦，硬件决定上限⑫，软件决定下限⑲。硬件给出了能力边界⑰，但真正决定系统稳定性▓、安全性与用户信任度的⑮，是软件的持续进化②。理想此次围绕场景策略⑬、决策逻辑等方向的升级⑭，是对软件价值强化⑭。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上④，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片⑲，但在主动安全能力上并没有区别②，形成360°AEB安全盾②，“360°”意味覆盖低速⑭、异形障碍物⑬、路口转弯等场景⑦；比如全速域AEB激活⑱，所有车速区间内可激活功能❶；AES也支持在130km/h触发⑦。同时还针对极限场景进行优化②，新增二次碰撞预警⑤、紧急车道保持拓展障碍物识别⑥、前后向误加速抑制功能⑫。● 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⑮，结合硬件升级⑬，软件优化后的AD Pro车型❷，不仅对红绿灯❸、路口选路的感知距离提升⑫，还可以识别低矮障碍物⑥、施工场景⑤、静止故障车等并刹停❷，刹停速度达120km/h⑰。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读❷，增强交互预测②。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑨，支持自定义停泊边界⑰，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑱，这也是软件升级带来的⑪。

芝能点评：AD Pro平台的升级⑧，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▓。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❸，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⑩。Part 2：AD Max：从端到端到VLA❸，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⑲，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⑪，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❸，VLA可以增强对环岛⑬、潮汐车道⑪、ETC通道等极端工况的适应性⑮；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❸，仅通过日常语言表达⑰，如“快点超前面这辆车”或“这段路慢点”⑲，系统便能精准理解意图并执行相应操作❷，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑱。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NOA⑯，从高速迈向城市⑲；2024年7月推出无图NOA⑭，跻身国内第一梯队⑨；◎ 同年10月落地端到端+VLM❸，首个将大模型布署至车端量产芯片⑦，应对复杂场景⑱；◎ 2025年3月发布VLA⑯，融合视觉❸、语言与行动智能⑥，迈向真正的司机Agent⑨。早期依赖规则算法和高精地图⑩，如同“有轨交通”❸；随后端到端模型与VLM大模型结合⑥，提升了泛化能力⑭，但仍难应对长尾问题⑧。而VLA通过统一视觉②、语言与行动智能▓，突破多模态协同瓶颈❸，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⑨、懂意图的智能司机Agent⑳。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⑨；稀疏化LLM基座模型融合3D与驾驶数据⑧；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑪；投机推理与并行解码优化硬件性能⑥；◎ 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④。Part 3 理想辅助驾驶的核心看点2025年⑲，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段▓。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⑯，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶④；◎ 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⑪，提升全民出行安全⑥。要赢⑫，就必须双线推进②、双向领先▓。理想辅助驾驶正是以这样的策略⑥，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑬。AD Pro⑰，普及性路线的天花板❷。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”⑪，让更多用户用得上⑫、用得起④。通过软硬件深度协同⑰，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑪，还具备极高的性价比②。其配备的全速域AEB⑮、AES⑫、ELK等功能⑩，构建了完善的主动安全闭环③，助力辅助驾驶在主流市场全面普及④。AD Max⑦，性能路线的突破者⑲。聚焦性能边界⑳，AD Max以VLA大模型为核心⑬，率先实现AI大模型量产上车⑭，打破传统端到端方案的局限⑫，向“类人驾驶”迈出实质性一步❸。所以也能看出②，本次发布会最具战略意义的⑰，是VLA技术的推进⑤，从“辅助驾驶”到“通用智能”⑧，是这次理想飞跃的核心⑧。通过自监督学习与强化学习结合①，系统在安全性与舒适性上持续进化❸，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❷。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⑨。