今天小编分享的汽车经验：理想，打响自动驾驶突围战，欢迎阅读。
由于几年前的多起智驾致死事故，自动驾驶成为智驾和汽车行业讳莫如深的词。
这个 " 禁锢 " 今天被打破了，理想汽车在成都车展发布会上将智驾功能命名为 " 有监督的自动驾驶 "。
理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋对 AutoLab 表示，" 有监督的自动驾驶 " 是展示理想汽车对实现自动驾驶这一终极目标的决心。
" 理想汽车相信 3 到 5 年内可以使用全场景的自动驾驶，无需驾驶员监督，真正实现城市智驾的用户价值。"
这个目标相对而言是比较大胆且乐观的。
理想之所以对自动驾驶的发展如此乐观，主要源自理想智驾研发团队过往一个月，在端到端 +VLM 视觉语言模型 + 世界模型的智驾方案内测中获得的迭代反馈。
7 月底开始，理想汽车向 1000 人内测车主推送了基于端到端模型、VLM 视觉语言模型的智驾版本。
一个月中端到端内测供向内测团 OTA 了 12 个版本，MPI（平均每两次接管之间的里程）从第 1 个版的 12.2 公里，提升至第 12 个版本的 21.8 公里，提升幅度近 2 倍。（来自理想发布会公开的数据）
这样的高速迭代能力和核心指标成长速度，让理想智驾团队沸腾，更加坚定了在端到端路线上的投入。
理想已经积累了超 22 亿公里的训练里程，年底前这个数据将超过 30 亿公里（理想目前累计交付超 90 万量）。
除了有效训练数据来帮助端到端模型突破上限，理想也通过内测用户回传了大量的 " 错题集 "，这些错题集配合理想世界模型的场景生成能力，构建了数以万计的负向场景。
这些场景库将通过仿真来检验模型的各项表现，确保模型具备达到推送用户的安全和体验要求。
除了数据外，理想也对算力做了长远布局，理想当前训练算力是 5.39EFLOPS，计划 2024 年底达到 8EFLOPS 以上，而且理想汽车每年在训练算力的投入会超过 10 亿人民币。
" 我们认为最终实现自动驾驶需要的训练算力要达到 100EFLOPS 的量级，折合成投入每年要超过 10 亿美金。" 郎咸朋在发布会上如此表示。
成都车展上，理想汽车还宣布 OTA 6.2 正式全量推送，新增车位随心画、低速自动紧急制动，AutoLab 也第一时间做了体验！
车展发布会后，AutoLab CEO 白杨对理想汽车理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋做了独家专访，视频将在近期播出，欢迎持续关注 AutoLab！
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