文 | 308

　　編輯 | 經(jīng)緯

　　理想智能駕駛，又放出大招了。

　　2025 年 1 月 16 日，理想汽車 OTA 7.0 正式開啟推送。伴隨這次 OTA，理想 AD Max 智駕版本再次迎來重大升級，這一智駕版本可挑戰(zhàn)零接管，同時端到端 + VLM 從城市道路拓展到高速和環(huán)路，使得全場景智駕更加擬人、更加高效。

　　據(jù)了解，在整個 2024 年，理想智能駕駛完成了 12 次重大更新;因此從本次升級開始，理想 AD Max 的產(chǎn)品版本號也正式命名為 AD Max V13.0——這也是理想首次把內(nèi)部使用的智能駕駛的版本號顯示給用戶。

　　而這樣的智駕進度，以及相應的速度，在行業(yè)里令人刮目相看。

　　實際上，如果放眼理想汽車在 2024 年的智能駕駛表現(xiàn)，它不僅僅借助了端到端+VLM技術(shù)架構(gòu)的機遇實現(xiàn)了智能駕駛在技術(shù)架構(gòu)、軟件版本和用戶體驗方面的快速進化，也很好地提升了用戶對于智駕的認知度和接受度，并取得了顯著的商業(yè)效應。

　　甚至從某種角度上來說，以成為全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè)為目標，理想汽車也在參與并帶動整個智駕行業(yè)前行的方向。

　　那么，回望 2024，理想汽車究竟做對了什么?

　　智駕快速進化，鎖定第一梯隊

　　從普通用戶的角度來看，理想智能駕駛在 2024 年的最大變化就是：更新速度快。

　　2024 年 7 月 15 日，理想汽車面向用戶推送了OTA 6.0版本，其中最大的更新點，就是在智能駕駛方面實現(xiàn)了無圖 NOA。也就是說，它不依賴于高精地圖等先驗信息，沒有開城限制，也不限城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)，可以實現(xiàn)在全國范圍內(nèi)可導航的道路都能夠開啟NOA。

　　也就是說，通過這次更新，理想汽車終于實現(xiàn)了「全國都能開」。

　　然而此時，理想汽車已經(jīng)在進行新一代「端到端 + VLM」全新算法架構(gòu)的開發(fā)過程之中，并且已經(jīng)進行了前期的內(nèi)測工作。

　　到了 10 月 23 日，在超越預期的內(nèi)部進度之下，理想汽車面向全量用戶正式推送了OTA 6.4版本，并由此在行業(yè)范圍內(nèi)開啟了「端到端 + VLM」的首次全量推送。伴隨這一版本，理想汽車的智駕體系正式切換到端到端，并且在場景、行駛和通行效率下都有了更大的提升空間。

　　毫無疑問，這也是理想汽車在智能駕駛技方面的一個重大躍遷。 但是理想并沒有止步于此。

　　將近一個月后，11 月 28 日，理想汽車「車位到車位」智能駕駛功能隨OTA 6.5版本正式全量推送給AD Max用戶;由此，理想汽車正式成為全球首家全量推送車位到車位的車企——不僅如此，這次更新還帶來了行業(yè)首個全國高速收費站 ETC 自主通行。

　　到此階段，理想智駕落地的步伐，已經(jīng)呈現(xiàn)出領(lǐng)先之勢。

　　而到了 2025 年第一個月，理想汽車再次出招，將 OTA 版本號直接拉升到 7.0。 這次理想實現(xiàn)了高速城市全場景端到端+VLM——也就是說，無論是高速場景，還是城市場景，都能夠獲得同一套端到端技術(shù)方案的加持，體驗也會更加統(tǒng)一。

　　值得一提的是，在過去半年多的進化中，無論是「車位到車位」功能，還是「高速城市全場景端到端 + VLM」，從普通用戶實際體驗的角度來看，理想汽車在智能駕駛方面的功能更新進度已經(jīng)明顯領(lǐng)先于華為、小鵬等競爭對手。

　　可以說，理想汽車已經(jīng)毫無疑問地處于智能駕駛領(lǐng)域的第一梯隊。

　　值得一提的是，理想汽車在智能駕駛方面取得的成績，也獲得了不少重要認可。比如說，理想智能駕駛提出的「端到端 + VLM 雙系統(tǒng)方案」獲得國家級媒體人民網(wǎng)的「人民匠心技術(shù)」獎項。

　　不僅如此，理想汽車的智能駕駛相關(guān)學術(shù)成果陸續(xù)發(fā)表在了 ECCV、CoRL 及 AAAI 等國際頂尖學術(shù)會議上。比如，理想智能駕駛的 DiVE(世界模型)及 StreetGaussians(世界模型)發(fā)表在了 ECCV 2024 上，DriveVLM(雙系統(tǒng))發(fā)表在了 CoRL 2024 上。

　　當然，理想智能駕駛在技術(shù)上的快速進化，不僅僅為理想 AD Max 車主帶來了實際體驗的提升，也促進了理想汽車用戶對于智能駕駛的接受度。

　　據(jù)了解，隨著技術(shù)進化帶來的版本更新，理想智能駕駛的用戶數(shù)量和里程數(shù)在過去一年得到了快速提升。數(shù)據(jù)顯示，截至  2024 年 12 月 31 日，理想智能駕駛的用戶數(shù)量已達 110.9 萬人，使用率高達 98%;而理想累計智駕里程達 29.3 億公里。

　　另外，隨著理想汽車智能駕駛在能力和體驗上的不斷提升，智能駕駛也逐漸成為理想汽車在產(chǎn)品銷售階段的重要「法寶」。

　　具體來說，理想智能駕駛的持續(xù)升級，也極大地刺激了市場和客戶的關(guān)注，并且開始成為潛在客戶群體購買理想汽車的其中一個重要因素決策——隨著理想智能駕駛的進化，用戶選購AD Max版本的占比也在不斷提升。

　　其中一個值得參考的數(shù)據(jù)是，截至 2024 年 12 月 31 日，在理想汽車交付的車型中，30 萬以上車型 AD Max 交付量占比超 75%，40 萬以上車型 AD Max 交付量占比超 84%。

　　用體系之力，抓住端到端的機會

　　對于理想汽車來說，能夠在智能駕駛方面取得如何亮眼的成績，并非偶然——實際上，智能駕駛發(fā)展到今天，已經(jīng)不僅僅是技術(shù)本身的較量，它也是整個公司在路線決策、產(chǎn)品構(gòu)建、市場洞察等多方面綜合體系能力的較量。

　　其中，在技術(shù)方向上，理想很好地抓住了端到端帶來的機遇，實現(xiàn)了高效的技術(shù)迭代。

　　實際上，在很長一段時間里，理想在智能駕駛技術(shù)方案上采用的是 NPN 的技術(shù)架構(gòu)，比較依賴于規(guī)則，泛化性比較差。后來，理想在技術(shù)方案上采用了更先進的無圖架構(gòu)，它將諸多模塊統(tǒng)合為感知和規(guī)劃兩個模型，實現(xiàn)了全國都能開——這使得理想邁入國內(nèi)智能駕駛第一梯隊。

　　然而，在開發(fā)無圖架構(gòu)的過程中，理想就已經(jīng)認識到端到端的優(yōu)勢，并且在 2023 年下半年就投入到預研之中。而到了 2024 年，理想更是在初步看到端到端方案的效果之后，果斷選擇「端到端 + VLM」的雙系統(tǒng)方案，并且進行研發(fā)端和產(chǎn)品端大力投入，最終實現(xiàn)了真正意義上的 One Model 結(jié)構(gòu)。

　　盡管「端到端」眼下已經(jīng)成為行業(yè)共識，但理想當初對于端到端技術(shù)路線的選擇，不僅僅需要足夠有效的技術(shù)前瞻性，還需要更加果斷的決策和投入，當然也需要強大的團隊執(zhí)行力—— 某種程度上，這也需要足夠的勇氣。

　　當然，切換到端到端路線本身，意味著對于算力和數(shù)據(jù)都提出了很高的要求，為此理想也進行大力布局和投入。

　　其中在算力層面，理想汽車在 2024 年全面進行了智能駕駛云端訓練算力的大幅度提升。在 2024 年 7 月，理想汽車的云端算力為 2.4 EFLOPS;而到了 8 月份，理想汽車的算力則迅速提升到 5.39 EFLOPS——到了 2024 年年底，理想汽車的訓練算力達到 8.1 EFLOPS。

　　而根據(jù)理想汽車官方數(shù)據(jù)，其每年在訓練算力的投入已經(jīng)超過 10 億人民幣。

　　除了算力之外，理想汽車在智能駕駛的數(shù)據(jù)層面也做了很多努力。

　　比如說，One Model的端到端方案訓練難度非常大，需要非常優(yōu)質(zhì)的訓練數(shù)據(jù);為此，理想汽車在訓練端到端的過程中，進行了復雜而艱難的數(shù)據(jù)篩選，主要是通過打分的方式選擇「老司機」的數(shù)據(jù)，而在理想汽車的車主中，被標注為「老司機」的數(shù)據(jù)比例僅為 3%。

　　當然，從另外一個維度上來說，持續(xù)增長的銷量和用戶里程也為理想汽車在智駕數(shù)據(jù)方面也提升了很好的支持。

　　除了數(shù)據(jù)之外，理想汽車還花大力氣構(gòu)建了一個世界模型，它主要部署在云端，其最大作用是為理想智能駕駛提供一個訓練和測試的云端場地，而理想在智駕開發(fā)測試過程中的的測試、錯題、真題，都在這個世界模型中進行訓練。

　　此外，在產(chǎn)品方面，理想汽車遵從第一性原理，從用戶需求的角度出發(fā)，在智能駕駛能力提升的基礎(chǔ)上，推出一系列解決用戶痛點的功能，比如說「車位隨心畫」，它可以允許用戶在各種路面場景可以自定義車位使用智能泊車，在保證安全的前提下，盡可能滿足用戶的停車意圖。

　　從實用性的角度來看，這個功能是非常貼近用戶需求的。

　　值得一提的是，在最新推送的OTA7.0中，理想汽車還新增了一個「AI 推理可視化」功能，它可以讓用戶看得見 AI 的思考過程，理解 AI 軌跡規(guī)劃的邏輯——這個產(chǎn)品本身，主要是從產(chǎn)品交互的維度，明確告知用戶智駕系統(tǒng)的決策意圖，從而大幅度增加用戶對于智能駕駛的接受度和信心。

　　這個功能本身，也充分體現(xiàn)了理想汽車對于智能駕駛產(chǎn)品化的深刻洞察。

　　有意思的是，在市場銷售端，理想汽車也在努力推進智駕進步的過程中，讓普通用戶通過試駕來親身感受到 NOA 帶來的體驗。數(shù)據(jù)顯示，截至 2024 年 12 月 31 日，用戶試駕 NOA 的占比超過 72%。這樣的 NOA 試駕占比，也為潛在用戶最終選擇理想AD Max車型做了很好的鋪墊。

　　總體來看，理想在 2024 年取得的一系列與智駕相關(guān)的成績，本質(zhì)上是得益于理想汽車對于智能駕駛本身的高度重視和全力投入——正是基于這種投入，理想才能夠在端到端這樣極為難得的智能駕駛技術(shù)變革中抓住機會，并由此受到認可。

　　在荒原中，摸索一條可行的路

　　從企業(yè)發(fā)展的角度來看，理想汽車致力于推進智駕的發(fā)展背后，是它已經(jīng)為自家智能駕駛的短期和長期發(fā)展，都設(shè)置了清晰的目標。

　　比如說，伴隨著端到端+VLM的不斷迭代，理想汽車希望在 2025 年能夠?qū)崿F(xiàn) L3 級別的有監(jiān)督智能駕駛——在理想汽車的定義中，它并非是 L2 級別輔助駕駛的延續(xù)，而是 L4 級別高度自動駕駛的先導程序。

　　從更長遠的維度來看，理想已經(jīng)瞄準了 L4 級別的自動駕駛。

　　實際上，就在 2024 年年底李想的 AI Talk 中，他已經(jīng)明確表示，在技術(shù)、產(chǎn)品、環(huán)境政策，以及消費者對人工智能信任度到位的前提下，理想汽車有望在三年后推出首款為 L4 級自動駕駛定義的汽車。

　　而根據(jù)李想本人在 AI Talk 中的說法，要實現(xiàn) L4 的目標，企業(yè)也必須滿足 3 個條件：500 萬輛以上規(guī)模的車隊、掌握 VLA 基礎(chǔ)模型的能力、有足夠多的錢去招募最頂級的人才以及足夠的算力。

　　當然，從理想這家企業(yè)推進 AI 的整體戰(zhàn)略來看，理想智能駕駛面向 L3 和 L4 的進化，僅僅是理想在推進人工智能向 AGI 演化的一部分。

　　實際上，在李想給出的「AGI 戰(zhàn)略地圖」中，AI 在智能駕駛的落地層面將逐步推進至 L4 級別的自動駕駛。而隨著智能駕駛不斷向 L4 演進，自動駕駛代表的空間智能，將會與理想同學所代表的認知智能，結(jié)合成一個模型，理想汽車稱之為 VLA——在此基礎(chǔ)上，進入到「硅基家人」的階段，而硅基家人則是 AGI 的最終產(chǎn)品。

　　這固然是一個聽起來遙遠的目標，但從具體的路徑上來看，實際上它也已經(jīng)在一步步落地。

　　回頭來看，理想汽車智能駕駛在 2024 年的進化，本質(zhì)上就是理想汽車通過 AI 來推進智能駕駛面向 L3 和 L4 演進過程中的關(guān)鍵一步。理想這家企業(yè)在這關(guān)鍵一步中，也呈現(xiàn)出了足夠強大的前瞻性，洞察力和執(zhí)行力——也呈現(xiàn)出了莫大的勇氣。

　　為什么?

　　因為智能駕駛在過去十年的發(fā)展中，經(jīng)歷了數(shù)次技術(shù)迭代，而幾乎的中國玩家們都在跟隨特斯拉的腳步。但是，到眼下這個階段，在技術(shù)路徑上已經(jīng)沒有什么先路可循，也無法借鑒其他玩家的經(jīng)驗。

　　也就是說，在進入到端到端這個領(lǐng)域后，所有的玩家都仿佛進入了一片沒有路的荒原，要想走出一條可行的路來，就需要自己費功夫摸索——理想自然也并不例外。

　　而摸索本身，固然需要一定的運氣，但更加考驗一家企業(yè)的整體實力。

　　如果站在這個角度去看待理想的 2024 年，我們會發(fā)現(xiàn)： 當 2023 年年初，李想宣布理想汽車將在 2030 年成為一家「全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè)」的時候——這看起來更像是一個宏大的愿景，卻無處著手。

　　而經(jīng)歷了 2024 年的智能駕駛進化后，當理想汽車在端到端 + VLM 的加持下取得智能駕駛重大突破的時候，它所強調(diào)的「成為一家全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè)」看起來不再是遙不可及，而是理想汽車踐行其圖景過程中一個有力的注腳。

　　當然，這條路并不會那么順利——但放眼 2025 年，理想汽車已經(jīng)在智能駕駛這條最重要的 AI 落地賽道上初步證明自己，它的前進仍在繼續(xù)。

　　本文來自微信公眾號“智見 Time”，作者：308