12月10日，理想舉行智能軟件發布會，帶來OTA 5.0，圍繞智能駕駛、智能空間、智能增程進行了全面升級，信息量非常龐大。不過我們這次把重心主要放在智能駕駛方面。

理想現在也對自己的算法模型進行了重構。為什么要說也，因為最早的特斯拉、小鵬、蔚來，甚至是技術供應商（比如MAXIEYE）都已經重寫自己的底層架構，現在輪到理想。

現在理想智駕從AD2.0全面升級到AD 3.0。從原先多個小模型以及人工規則為主的模塊化算法架構提升為大模型為主的端到端架構。

從上面圖中我們可以看到很多熟悉身影，比如現在大火的BEV、Occupancy占用網絡以及「端到端」。

具體而言，在感知算法上，AD Max 3.0 采用視覺領域領先的BEV大模型和Occupancy占用網絡，進一步提升了感知能力，規劃算法逐步切換為時空聯合規劃算法可以更快完成駕駛軌跡規劃，同時也更新了MPC模型預測控制算法，可以做到低時延、高準確的轉向，比如在雪天車道被雪覆蓋情況下自動腦補車道線、在鄉間小道完成通行甚至避讓路邊行人，簡單一句話總結就是，AD3.0智駕能力得到了大幅提升。。

能力提升基礎上，理想這次帶來了四大功能： 全國都能用的全場景智能駕駛（NOA）、全球都能用的全場景輔助駕駛（LCC）、表現更好的智能泊車以及更強的主動安全

全場景智能駕駛：可以實現從高速、城市環路、城區道路全覆蓋，可以實現自動變道超車、出入匝道、按道路限速控速以及施工場景避讓、擁堵場景博弈變道、城市場景路口通行、城市場景避讓繞行等能力。

全場景輔助駕駛：不需要設置導航，就可以實現紅綠燈啟停、和復雜路口的長距離直行。該功能亮點在于，不僅在國內可以用，在國外也能使用。

智能泊車：能力全面提升，能通過環視魚眼相機的BEV大模型和占用網絡算法來識別周圍的車輛、行人以及周邊環境的物理邊界，實現低速全車無盲區，啟發式規劃搜索算法可以實現毫秒級泊車軌跡規劃，MPC模型預測控制則使得R-D檔動態無感切換，此外這次帶來代客泊車AVP，可實現路線主動學習、后臺自主學習、跨多層通道行駛、倒車讓行、避讓繞行等多種能力

主動安全：緊急制動AEB能力再提升，AD Max3.0 AEB工作速域做到4-135公里每小時，覆蓋全速域的駕駛安全。除了可以實現對車輛、行人、騎行人的告警制動，也可以對三輪車以及通用障礙物告警及制動，三輪車同向低速可實現80km/h剎停，行人場景也能做到110km/h剎停，靜止車輛場景可以做到120km/h剎停。 主流行業供應商的AEB誤觸發率交付標準10-15萬公里/次，AD Max3.0的AEB誤觸發率標準已經超過了30萬公里一次。

在這次OTA升級中，全場景智能駕駛將覆蓋全國所有高速公路、所有城市環路，還有110個城市的城區道路，下圖是城市列表：

AD Max 3. 會在今年12月完成算法架構的切換 ，AD Pro3.0會在明年6月完成切換，全量推送給Pro和Air用戶。