新能源汽車的“軟裝”現(xiàn)如今已經(jīng)成為模塊化的生產(chǎn)趨勢，被不同的車企放入自家的框架中，不斷生成一個(gè)又一個(gè)看起來千差萬別，但核心卻高度重合的魔方（參數(shù)丨圖片）。因此例如理想汽車、鴻蒙智行、小鵬汽車等科技占上風(fēng)的自主品牌，賦予了其產(chǎn)品能與大多數(shù)車型產(chǎn)生差異化的競爭力。

當(dāng)前行業(yè)中，諸多品牌打響價(jià)格戰(zhàn)，低價(jià)取勝于用戶的戰(zhàn)略屢試不爽。在本以為“低價(jià)為王”的市場環(huán)境下，理想汽車卻給出了不同的答案，其售價(jià)更貴的高階智駕版本AD Max的銷量占比反而實(shí)現(xiàn)了快速增長。截至2024年12月中旬，AD Max銷量占比已從2月份的約20%增長至50%以上，30萬以上車型AD Max銷量占比已超75%。

作為新能源時(shí)代“冰箱、彩電、大沙發(fā)”的開拓者，理想汽車在舒適性這塊基本上無可挑剔，但為什么越來越多的人愿意花更多錢去購入AD Max呢？答案正是咱們剛才提到的，除了冰箱、彩電、大沙發(fā)等以外的另一個(gè)核心，前沿科技。

理想的登頂之路

其實(shí)說起前沿科技，理想起初在友商中并不拔尖，甚至說它湮沒于一眾車海之中也不為過。特別是針對技術(shù)含量極高、新能源汽車命脈之一的智能駕駛，理想貌似一直都沒什么“聲音”，直到2024年下半年無圖NOA逐步開始推送……

這套技術(shù)架構(gòu)主要的特點(diǎn)是能夠使用NPN特征和TIN網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)BEV大模型，做到不依賴高精地圖而進(jìn)行更加擬人化的決策，標(biāo)志著理想NOA開始逐步擺脫對于先驗(yàn)信息的依賴。

2024年7月15日，無圖NOA向全量理想AD Max用戶推送。同月，基于端到端模型、VLM視覺語言模型和世界模型的全新自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)開啟千人內(nèi)測，理想的端到端自此拉開序幕。短短3個(gè)月之后，10月23日，端到端+VLM自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)正式發(fā)布，也是從此開始，理想智能駕駛正式邁入AI大模型時(shí)代。隨后的一個(gè)月，“車位到車位”智能駕駛隨OTA6.5版本正式全量推送給AD Max用戶，成為全球首個(gè)全量推送車位到車位的車企，逆流而上，直達(dá)山巔。

并且，隨著模型的不斷訓(xùn)練，迭代超過35個(gè)版本的OTA7.0，搭載全場景端到端及理想汽車首創(chuàng)的AI推理可視化功能于1月16日正式開啟推送，成為國內(nèi)唯一一家、全球第二家將端到端技術(shù)應(yīng)用到高速（及環(huán)路）NOA場景的車企，用實(shí)際行動(dòng)證明自己在智駕領(lǐng)域的行業(yè)TOP級(jí)地位。

伴隨此次OTA7.0更新，理想智能駕駛還將升級(jí)為AD Max V13.0。自O(shè)TA 5.0轉(zhuǎn)向BEV架構(gòu)并推出城市NOA以后，理想對AD Max啟用獨(dú)立版本號(hào)進(jìn)行管理。在過去一年中，理想共完成了12次AD Max的重大更新。為了使用戶能夠更直觀地感知到智能駕駛的迭代升級(jí)，此次將智能駕駛升級(jí)為AD Max V13.0，并且后續(xù)AD Max的版本號(hào)將依據(jù)產(chǎn)品的更新及優(yōu)化情況進(jìn)行迭代和維護(hù)。

何謂“車位到車位”，實(shí)力如何？

無圖NOA不需我多語，想必大家平常聽的也比較多了，一言以蔽之，就是NOA徹底擺脫了對于高精地圖等先驗(yàn)信息的依賴。而“車位到車位”，又該如何理解？其實(shí)正如其名，它是一個(gè)可以讓車輛從出發(fā)車位P擋狀態(tài)下開啟智駕，一路通過智能駕駛到達(dá)目的地車位，并在泊車入庫后回到P擋，最終退出智駕的功能。

也就是說，不同于相對傳統(tǒng)智駕只能在主干道上開啟的方式，車位到車位可以從自家小區(qū)車位上就開始開啟智能駕駛，打通了狹窄、異形、多變的園區(qū)道路、城市道路、高速路。外加理想汽車首創(chuàng)的收費(fèi)站ETC自主通行功能，真正實(shí)現(xiàn)無斷點(diǎn)智能駕駛，通過車機(jī)自帶的地圖導(dǎo)航就能智能駕駛到終點(diǎn)。

不同于無圖NOA，端到端+VLM雙系統(tǒng)擁有更高效的數(shù)據(jù)采集和處理能力，上限更高同時(shí)更加擬人。在面對避讓行人、超越慢車等常規(guī)場景以及未知場景下，車輛擁有自主進(jìn)行邏輯思考的能力，能夠解決復(fù)雜的安全、法規(guī)等方面的自動(dòng)駕駛業(yè)內(nèi)難題。

就拿大家熟知的頭部選手來看，華為ADS 3.2和XNGP雖然都可以做到車位內(nèi)P擋直接智能駕駛起步，不過一旦從城市道路銜接到高速ETC通道等極復(fù)雜場景，依舊存在著體驗(yàn)上的差距。例如，華為ADS 3.2目前暫時(shí)還不支持ETC通行。相較之下，基于端到端+VLM架構(gòu)的NOA能夠通過VLM識(shí)別理解ETC通道位置，引導(dǎo)端到端系統(tǒng)向ETC通道行駛并通過閘機(jī)，實(shí)現(xiàn)ETC不斷點(diǎn)。

除此之外，在VLM的幫助下，NOA還能識(shí)別理解潮汐可變車道、丁字路口場景、減速帶、坑洼路面、復(fù)雜環(huán)道自車所在位置等日常駕駛中十分普遍，但卻困擾整個(gè)行業(yè)的場景，并據(jù)此做出變道、減速、糾正導(dǎo)航偏移等動(dòng)作。

值得一提的是，此次OTA7.0推出的AI推理可視化功能，可以讓整個(gè)決策過程都能夠直接在屏幕上得到較為直觀的反饋，從而提前理解AI的思考和執(zhí)行過程，讓用戶安心地使用智能駕駛。

并且，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大和數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，理想汽車已經(jīng)成功驗(yàn)證了Scaling Law在提高自動(dòng)駕駛性能方面的作用。2024年1月1日-2024年12月31日，理想汽車智駕里程在達(dá)到了17.2億公里的同時(shí)，主動(dòng)安全累計(jì)避免潛在事故338.6萬次，避免極端烈性事故1230次。

三年之約，前進(jìn)4

正如文章開頭我們所提到的，“冰箱、彩電、大沙發(fā)”這“三件套”影響力之大，以至于讓國內(nèi)新能源汽車市場，甚至是相對保守的燃油車市場都在用車舒適性方面得到了飛躍式的提升，而作為漩渦的中心，理想毫無疑問是這條賽道的領(lǐng)跑者。但隨著越來越多的“玩家”加入，同質(zhì)化就成為了不可避免的現(xiàn)狀，所以如今大家都想通過更加低廉的售價(jià)來打破自身產(chǎn)品層面的同質(zhì)化，搏得市場的關(guān)注。

回過頭再看理想全系依舊堅(jiān)挺的終端售價(jià)，顯然，它并沒有趟“價(jià)格戰(zhàn)”的渾水。所以理想搖身一變，從一個(gè)賽道的領(lǐng)跑者已經(jīng)換到了另一條賽道，當(dāng)然賽道變了并不意味著身份的變化，雖然確實(shí)是經(jīng)過了一個(gè)攀爬的過程，但是毫無疑問，如今的智能駕駛領(lǐng)域，理想已站在了領(lǐng)跑者之列。

李想在AI Talk中提到：“ L3是有監(jiān)督智能駕駛，它不是L2的延續(xù)，而是L4的先導(dǎo)。”對于理想而言，他們給自己規(guī)定的目標(biāo)是達(dá)到條件下，在三年實(shí)現(xiàn)100%自動(dòng)駕駛，也就是當(dāng)下可望不可及的L4。當(dāng)然，這需要海量的數(shù)據(jù)，需要龐大的資金，需要稀缺的人才……就宛如一座珠穆朗瑪峰般，聳立在登山者面前。幸運(yùn)的是，城市NOA、無圖NOA、全場景端到端NOA，一路的荊棘，卻托住了理想向上攀爬的前腳掌。

1997年，呂克·貝松眼里的未來是能夠在天空翱翔的汽車；2004年，亞歷克斯·普羅亞斯眼里的未來是無需人類操控的汽車；2024年，和理想汽車共同長期堅(jiān)守在一線自主研發(fā)戰(zhàn)線的汽車品牌，將他們眼中的“will be”已然變?yōu)榱水?dāng)下的“ing”。

不禁讓人好奇，再過20年之后的汽車又會(huì)是什么樣的呢？我不知道，或許只能等待，等待引領(lǐng)者的下一次揚(yáng)帆遠(yuǎn)航。