揭秘理想智能驾驶高频、高质量的迭代 在《2024理想AI Talk》，围绕智能驾驶——这个车企争夺市场份额和提升用户体验的核心战场，理想解释了整个迭代的路径。理想汽车通过端到端+VLM的创新应用，明确了智能驾驶发展的战略路径，同时对L3及以上级别自动驾驶、激光雷达等技术的核心观点进行了深刻解读。我们将从理想智能驾驶开发的技术战略、产品迭代路径以及对行业未来发展的思考等角度进行分析，以洞悉其在智能驾驶领域的布局及潜在挑战。 一）理想智能驾驶的开发过程与战略 我们首先要清楚，李想本人对智能驾驶领域的研发理念是非常明确的，从基础的智能辅助驾驶功能起步，通过逐步优化和数据驱动，迈向全场景自动驾驶。 AI 技术浪潮来袭，理想敏锐捕捉到变革契机，决心以端到端结合 VLM 的架构重塑智能驾驶体验，真正缓解用户长途驾驶疲劳。 当然端到端技术的导入并非一蹴而就。在前期准备阶段，理想组建超 200 人的专项团队，开展多轮模型训练。当第一版端到端模型上车实测，效果惊艳 —— 短短月余训练成果远超过往三年，响应速度更是传统多步骤模型的数倍。端到端技术摒弃复杂的多模块衔接流程，采用单一模型处理感知、决策、控制，极大提升效率与拟人化操作表现，比如在路口避让突发状况时，动作更敏捷自然。VLM（视觉语言模型）则为智能驾驶增添理解与交互维度。它类比人类视觉认知与语言逻辑协同机制，让车辆不仅 “看清”，更能 “读懂” 路况场景，配合端到端架构，把智能驾驶从预设规则的桎梏中解放，开启数据驱动的自适应进化模式。截至12月25日，理想汽车算力已达8.1EFLOPS ，配合了29亿公里的高质量行驶数据。 端到端（E2E）+VLM的技术框架，这种技术路径的优势在于： 快速迭代与规模效应：理想的端到端技术依赖One Model（单模型）来处理复杂驾驶场景，通过深度学习与大规模数据训练显著提升系统反应速度。相比传统的规则驱动方法，该技术减少了复杂的模块间交互，使得性能上限大幅提升。李想指出，“端到端+VLM训练一个月的进步，超过了过去三年的工作成果。” VLM（视觉语言行动模型）的核心价值：VLM作为理想技术体系的关键创新点，通过融合视觉、语言理解和动作决策能力，模拟人类驾驶的逻辑思维。与单纯的端到端技术相比，VLM的引入使系统具备对未见场景的适应能力，尤其在极端案例（Corner Case）处理中表现突出。 理想锚定 L4 级自动驾驶这一远期目标布局当下。李想直言，冲击 L4 需 500 万辆以上规模的车辆在路上收集数据、掌握 VLA（视觉语言行动模型） 基础模型自主研发能力，以及雄厚资金招募顶级人才、扩充算力。当下推进端到端 + VLM，是为积累数据、打磨技术、培育人才，攒下冲击 L4 的 “入场券”，先在 L3 阶段凭借更智能的产品收割市场青睐与数据反哺。 二）理想对L3/L4自动驾驶的理解与产品布局 1）L3自动驾驶：路径清晰 理想对L3的定位明确，即以端到端+VLM的技术体系为用户提供全场景、一体化端到端的产品，并计划在2025年实现： 1. 前提是实现车位到车位功能，将智驾从干道提前到小区车位，解决最前面一百米和最后面一百米的问题。理想已于11月底推送该功能，有效应对小区道路、环岛、掉头和复杂施工的场景。 2. 理想AD Max即将在12月底实现城市、高速一体化的自动驾驶体验，以及创新的AI推理可视化交互，为L3功能奠定了基础。 2）L4自动驾驶：条件与挑战 李想认为，L4自动驾驶的核心在于“拿门票”，需要满足以下三大条件： 1. 大规模车辆部署：500万辆以上的车辆在路上跑，形成数据闭环与规模效应。 2. 核心算法能力：自主掌控VLM等基础模型的研发与优化。 3. 资源投入：足够的资本支持顶尖人才招募及算力建设。 理想还明确了L4的决胜点在于电动化、智能化的协同发展，以及技术、产品与用户信任的全面成熟。 3）激光雷达的坚持与应用 与特斯拉的“无激光雷达”路径不同，理想选择保留激光雷达以增强安全性。李想提到，在中国夜间驾驶的特殊环境下，激光雷达的200米无光感知能力显著提升了AEB（自动紧急制动）的可靠性。这种技术路线的选择反映了理想对家庭用户安全性的重视，同时也展现了其产品差异化策略。 小结：理想汽车在智能驾驶领域的战略路径清晰，依托端到端+VLM的技术体系以及全场景覆盖的产品形态，正在逐步迈向L3乃至L4的高阶自动驾驶目标，实现这一目标的关键在于数据积累、算力扩展与人才储备的持续投入。同时，理想在激光雷达的坚持上为其带来了安全性方面的优势，但也需在成本与市场竞争中寻找平衡点。在电动化与智能化的双重战场上，理想深知L4是最终的胜负手。通过明确技术路线、强化产品能力并聚焦用户体验，理想有望在智能驾驶时代中占据领先地位，这场竞争的最终赢家仍需时间去检验。