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理想汽車智駕大突破,智能駕駛研發負責人:有望在2025年實現L3自動駕駛

2024-12-27 简体 HK SG TW

今天小編分享的汽車經驗:理想汽車智駕大突破,智能駕駛研發負責人:有望在2025年實現L3自動駕駛,歡迎閲讀。

近期,理想汽車在智能駕駛方面的一系列動作引發了廣泛關注。在智能汽車蓬勃發展的浪潮中,理想汽車在智能駕駛領網域不斷探索,努力駛向行業的前沿。其背後是理想汽車團隊對于技術創新的執着追求和對未來出行的深刻洞察。

端到端 +VLM:智能駕駛的創新引擎

2024 年,理想汽車在智能駕駛領網域動作頻頻。10 月 23 日,行業首創的全新一代雙系統智駕方案端到端 +VLM 全量推送。緊接着 11 月 28 日,車位到車位智能駕駛率先推送,進一步展現了理想汽車在智能駕駛技術上的深厚實力。而在 12 月 31 日,高速城市全場景更新端到端 +VLM 又将全量推送 AD Max 用户,這一系列緊湊的技術推進節奏,讓理想汽車在智能駕駛的賽道上一路疾馳。

端到端 +VLM 方案的成功并非一蹴而就。早在李想對智能駕駛進展表達不滿之後,智能駕駛研發負責人郎鹹朋便帶領團隊加快了端到端技術的研發步伐。首次試駕端到端技術時,那令人驚喜的表現至今仍讓郎鹹朋記憶猶新。從中關村到北京交通大學的短短幾公裏路程,車輛的縱向表現超越了以往所有的嘗試,舒适的刹車過程讓人仿佛看到了智能駕駛真正拟人化的曙光。

這背後是理想汽車團隊對技術的不斷探索和創新,他們深知端到端技術的本質是用人工智能重塑自動駕駛,而這需要算法、數據和算力的完美結合。

數據與算力:智能駕駛的基石

在端到端技術的研發進程中,數據和算力成為了關鍵因素。理想汽車在等待了足夠的數據積累和算力提升後,才果斷地踏上了這一征程。AD Max 車型銷量的增長為高質量訓練數據的獲取提供了堅實基礎,去年到今年初,數據量達到了 10 億公裏左右的規模,這一龐大的數據資源為技術的突破提供了源源不斷的動力。同時,算力的提升也至關重要,今年初算力達到 5EFLOPS,為端到端技術的實現提供了強大的運算支持。

理想汽車采用端到端 +VLM 方案,而非特斯拉的單一端到端模式,這一決策體現了理想汽車對于技術路徑的深入思考。郎鹹朋表示,他們致力于用純數據驅動的方式來實現端到端,追求更高的性能上限。而端到端 +VLM 方案則能夠更好地模仿人類大腦的工作方式,有效解決自動駕駛系統在面對新場景時的應對問題。

這一創新方案的推出,不僅提升了理想汽車自身的智能駕駛水平,也為整個行業提供了新的技術思路,推動了智能駕駛技術的多元化發展。

從危機到突破:理想智駕團隊的奮進

曾經,李想的一次發火讓郎鹹朋感受到了巨大的壓力,然而這也成為了團隊轉型的契機。在李想的督促下,團隊重新聚焦于體驗和用户價值,摒棄了單純追求指标的做法。這次轉變如同鳳凰涅槃,讓理想汽車的智能駕駛研發回歸到了以用户為中心的道路上。

在技術方案的選擇上,理想汽車也經歷了深入的思考和探索。李想受陸奇博士的啓發,認識到應該從人類工作方式中尋找靈感。在研究了特斯拉 FSD V12 并進行内部讨論後,李想堅信端到端 +VLM 是理想汽車智能駕駛的未來方向。他認為,傳統的基于規則的自動駕駛方式存在局限性,不斷出現的 Corner Case 問題難以徹底解決,而端到端 +VLM 方案能夠讓自動駕駛系統像人類駕駛員一樣不斷學習和成長,實現真正的智能進化。

智能駕駛:理想汽車的市場新引擎

智能駕駛技術的提升對理想汽車的市場表現產生了積極影響。從今年的數據來看,智能駕駛功能的不斷完善有力地促進了銷量的增長。2 月時 AD Max 的交付量占比僅為 20% 左右,而到了下半年,這一比例已經超過 50%。消費者對理想汽車智能駕駛技術的認可,反映出智能駕駛已經從過去的 " 錦上添花 " 逐漸轉變為影響購車決策的關鍵因素。

理想汽車提出的有監督智能駕駛概念,打破了傳統自動駕駛 L1 到 L5 分級的思維定式。郎鹹朋強調,有監督智能駕駛不是 L2 輔助駕駛的簡單延續,而是 L4 自動駕駛的先導程式。這一理念的轉變,體現了理想汽車對智能駕駛研發思路的前瞻性。在有監督智能駕駛階段,理想汽車将交付全場景、一體化端到端產品,實現從小區車位到城市道路、高速等全場景的無縫銜接,為用户帶來前所未有的智能駕駛體驗。

理想汽車的智能駕駛藍圖

對于未來,理想汽車有着清晰的規劃。郎鹹朋表示,按照目前端到端 +VLM 體系的迭代速度,理想汽車有望在 2025 年實現 L3 自動駕駛。而要實現這一目标,團隊還需要不斷努力提升綜合 MPI(城市 + 高速綜合接管裏程),從今年的 100 公裏接管一次逐步提升到未來的 500 公裏、1000 公裏以上,讓用户對智能駕駛更加信任和依賴。

李想認為,電動車市場的競争最終将在 L4 自動駕駛領網域分出勝負。要實現 L4 自動駕駛,理想汽車需要滿足多個條件,包括足夠多的車輛在路上運行(500 萬輛以上)、掌握 VLA(視覺語言行動模型)基礎模型能力、擁有充足的資金招募頂級人才和強大的算力。他堅信,只要滿足這些條件,理想汽車有望打造出像蘋果一樣偉大的公司,引領智能汽車行業走向新的輝煌。

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