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汪绿真 2025-05-14 【汽车】 4379 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①，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⑭，我们将聚焦这些升级背后对用户体验的实际提升▓，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⑤，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⑩，通过芯片和传感器的大幅升级⑮，带来了感知能力的全面提升⑬。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⑫。● 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⑭。感知系统是辅助驾驶的“眼睛”⑬，仅依赖摄像头⑪，在复杂天气❷、弱光⑭、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⑰，“全天候”意味着在黑夜⑭、弱光等环境下②，都能更好对障碍物⑳、多车事故等复杂场景进行识别⑮，为AEB和AES提供更可靠的触发依据❸。

比如⑭，在黑夜可以实现在时速120km下③，识别两台事故车并连续躲避❶，这是传统感知体系难以实现的▓。这套系统是理想与禾赛合作开发⑪，采用第四代芯片和双核MCU⑮，比之前的激光雷达更小②、性能更好⑪，也更美观❷。具体来说探测灵敏度提升130%⑭、体积和重量各减少60%⑲，角分辨率提升至原来的2.5倍达到0.08°x0.1°⑯，最远探测200米且功耗降低55%⑫。另外❷，AD Pro车型升级后新增了800万像素长焦摄像头⑲，“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⑲，过路口的时候能早做准备⑦。● 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①；升级后的AD Pro车型用上了地平线最新的6M芯片④，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❶、内存带宽与数据读取能力优化⑪，所以可以支持更复杂算法与拟人化轨迹规划③。02软件升级④，从能用到好用在辅助驾驶中⑪，硬件决定上限⑧，软件决定下限⑥。硬件给出了能力边界④，但真正决定系统稳定性⑳、安全性与用户信任度的❷，是软件的持续进化④。理想此次围绕场景策略⑫、决策逻辑等方向的升级❷，是对软件价值强化⑩。● 主动安全能力对齐AD Max辅助驾驶硬件上⑭，AD Pro与AD Max的主要区别在于智驾芯片▓，但在主动安全能力上并没有区别⑥，形成360°AEB安全盾⑰，“360°”意味覆盖低速❷、异形障碍物⑩、路口转弯等场景⑬；比如全速域AEB激活⑬，所有车速区间内可激活功能⑮；AES也支持在130km/h触发⑤。同时还针对极限场景进行优化③，新增二次碰撞预警⑯、紧急车道保持拓展障碍物识别⑩、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⑮，结合硬件升级⑬，软件优化后的AD Pro车型⑱，不仅对红绿灯③、路口选路的感知距离提升❸，还可以识别低矮障碍物❸、施工场景⑳、静止故障车等并刹停⑮，刹停速度达120km/h❷。新增旁车刹车灯/转向灯信息解读⑬，增强交互预测⑭。● 泊车体验创新新增“车位随心画”功能⑧，支持自定义停泊边界⑧，各种狭窄巷尾与异形车位都能搞定⑮，这也是软件升级带来的⑩。

芝能点评：AD Pro平台的升级▓，尤其是在感知系统和芯片平台的优化方面③，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❶。其围绕真实场景的系统级进化⑰，在“能看清”“看得远”“算得准”“反应快”的四大维度实现均衡突破⑤，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⑲。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❷，硬件上搭载了算力高达700TOPS的NVIDIA Thor-U芯片⑥，为高阶辅助驾驶提供强大支撑⑫；

软件方面⑤，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②，比如在长尾场景方面⑳，VLA可以增强对环岛①、潮汐车道⑲、ETC通道等极端工况的适应性④；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❶，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”⑮，系统便能精准理解意图并执行相应操作③，真正向“类人思维”的辅助驾驶迈进⑬。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NOA⑰，从高速迈向城市⑬；2024年7月推出无图NOA⑳，跻身国内第一梯队▓；◎ 同年10月落地端到端+VLM①，首个将大模型布署至车端量产芯片⑱，应对复杂场景⑳；◎ 2025年3月发布VLA①，融合视觉③、语言与行动智能❷，迈向真正的司机Agent❸。早期依赖规则算法和高精地图❸，如同“有轨交通”⑮；随后端到端模型与VLM大模型结合⑰，提升了泛化能力⑦，但仍难应对长尾问题⑨。而VLA通过统一视觉⑧、语言与行动智能⑨，突破多模态协同瓶颈①，具备3D空间理解与逻辑推理能力②，将用户体验从辅助工具升级为可沟通⑭、懂意图的智能司机Agent⑱。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⑦；◎ 快慢思考结合实现高效推理⑥；投机推理与并行解码优化硬件性能⑬；◎ 扩散模型+RLHF提升轨迹生成与行为对齐❸；◎ 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❸，是辅助驾驶从“可用”走向“普及”的重要阶段⑫。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⑯，从辅助驾驶逐步演进至有条件的自动驾驶❸；◎ 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⑧，提升全民出行安全⑱。要赢⑲，就必须双线推进⑨、双向领先❸。理想辅助驾驶正是以这样的策略④，实现了从“追赶者”到“引领者”的跨越式发展⑰。AD Pro⑩，普及性路线的天花板❸。AD Pro专注于将高阶能力“做厚”①，让更多用户用得上⑮、用得起⑤。通过软硬件深度协同⑲，AD Pro不仅在体验和安全性上对齐AD Max⑨，还具备极高的性价比⑪。其配备的全速域AEB⑮、AES⑭、ELK等功能⑰，构建了完善的主动安全闭环⑧，助力辅助驾驶在主流市场全面普及⑦。AD Max①，性能路线的突破者⑬。聚焦性能边界⑪，AD Max以VLA大模型为核心⑫，率先实现AI大模型量产上车⑬，打破传统端到端方案的局限⑱，向“类人驾驶”迈出实质性一步⑧。所以也能看出⑰，本次发布会最具战略意义的⑯，是VLA技术的推进▓，从“辅助驾驶”到“通用智能”①，是这次理想飞跃的核心▓。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⑦，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⑬。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❷。