「上車就能開」「操作更像人」，理想智駕正式全量推送「車位到車位」功能

華夏時報（www.chinatimes.net.cn）記者 於建平 見習記者 田野 北京報道

11月28日，理想汽車發佈OTA 6.5版本，並向理想L系列AD Max用户和理想MEGA用户全量推送「車位到車位」功能。

如果以「全量推送」為考覈點，2024年3月，特斯拉已在北美推送了FSD V12正式版，但尚未在中國落地。所以此次，理想也被稱為全球首家全量推送上述功能的車企。

具備更擬人化的駕駛方式

據官方介紹，此次推送的「車位到車位」功能，能夠覆蓋包括環島行駛、進入主輔路、無保護路口左轉、限時公交車道、施工路段以及旁車（包括非機動車/行人等）切入/加塞等，還有ETC收費口自主通行、智能泊車等功能。

值得注意的是，除了智駕能力的提升外，OTA 6.5版本還有主動安全系統的升級，包括后向自動緊急制動、誤加速抑制等，且適配理想全系車型。

儘管在智駕方面的技術路線各有側重，但當下，「端到端」已成為車企智駕技術演進的主流方向，而「車位到車位」的概念是其中展示的核心亮點。據《華夏時報》記者統計，目前業內如華為、小鵬、小米、極氪等車企已發佈其「車位到車位」功能及明確的推送計劃。

今年8月，華為在享界S9上首發搭載了基於端到端技術的ADS 3.0系統，主打在地庫車位就能直接啟用，計劃於9月23日起逐步向所有用户推送。

小鵬的端到端方案也主打「車位到車位」功能，11月15日，小鵬宣佈其通過一套軟件實現「車位到車位」的智駕方案開啟全網首測。

在今年廣州車展開幕前一天，小米集團董事長雷軍通過直播展示了小米汽車的「車位到車位」智駕能力。小米官方稱新系統在11月16日開啟定向邀請內測，12月底開啟先鋒版推送。

極氪也表示其無圖NZP（城市領航輔助駕駛）將於年底推送給全國用户，明年1月分批推送「車位到車位」功能。

理想汽車智能駕駛研發副總裁郎咸朋表示，理想高階智駕採用了端到端+VLM（視覺語言模型）雙系統架構方案。該方案的創新點在於雙系統和世界模型的應用，端到端模型用於處理常規駕駛行為，VLM輔助端到端解決複雜或未知場景的駕駛任務。據悉，理想端到端+VLM智駕方案兩個月內迭代了25個版本，智能駕駛累計里程已達26.7億公里，主動安全累計避險超360萬次。

「端到端+VLM的技術架構是智能駕駛發展的一個重要分水嶺。此前，我們採用的是傳統方法來開發自動駕駛技術，而現在纔是真正用人工智能來實現自動駕駛。」郎咸朋説道。

隨着智能化的快速發展，如今，用户選車時也會格外關注車企的智駕能力。據理想統計的數據，65%的進店用户都會重點體驗其智駕功能。

「銷量上，目前30萬元以上車型的AD Max銷售佔比達70%，40萬元以上的車型中，AD Max的銷售佔比已經達到80%。相較今年年初，AD Max的銷量佔比漲幅達到34%。從這個角度來看，理想的智駕用户增長速度在所有車企中，也是最快的。」郎咸朋補充道。

對成本和算力提出更高要求

智駕行業的技術路徑切換得太快，去年業內的主流方案還是「重感知輕地圖」的城區智駕NOA，而今年各大車企已經在追擊端到端。與此前的無圖NOA系統相比，端到端+VLM有什麼技術優勢？

郎咸朋介紹，首先，端到端不依賴規則式邏輯，具備更擬人化的駕駛方式。「以路邊起步為例，目前一些車型已經實現了路邊起步，但只能在D擋或Autohold狀態下激活，而理想的端到端模型在P擋就能激活，實現了‘上車就能開’，並且不再強依賴車道關係。」

其次，整體大幅提升了安全、舒適和效率。例如U型掉頭和環島通行等這些複雜路況，端到端具備更強的側向感知能力和複雜道路結構的理解能力，決策更果斷。在擁堵路況時，變道能力更強，能夠即時準確的執行繞行決策。

更重要的是，VLM具備理解物理世界複雜的交通環境和中文語義的能力，可以輔助端到端解決安全、導航、法規和舒適等方面的自動駕駛業內難題。例如限時公交車道、潮汐車道、可變車道等，曾經無法解決的問題，通過VLM都可以進行準確識別，並正確選擇車道通行，在遵守交規的同時大大提升通行效率。

「理想的端到端系統是One Model一體化端到端，即輸入是傳感器，輸出是行駛軌跡，全部由一個模型實現，其他車企只是在某個環節實現了端到端。」郎咸朋説。

不過，在同濟大學汽車學院教授朱西產看來，端到端+VLM架構在自動駕駛領域的應用也面臨諸多挑戰。「目前，端到端+VLM模型需要大量的高質量數據進行訓練。而獲取並標註這些數據既耗時又昂貴，且需要確保數據的多樣性和代表性，以覆蓋各種駕駛場景和環境條件。此外，數據處理和存儲也是一大挑戰，需要高效的算法和硬件支持。端到端+VLM模型的複雜性，不僅增加了研發成本，還對車載計算平臺的算力提出了更高要求。」朱西產告訴《華夏時報》記者。

特斯拉創始人馬斯克也曾表示，特斯拉今年將在綜合訓練和推理人工智能方面投入100億美元，后者主要用於汽車。「任何一家公司如果不能在模型訓練方面達到這一水平的投入，就無法參與競爭。」馬斯克説。

此外，朱西產強調，在應用端到端大模型的過程中，車企和供應商必須審慎行事，特別是在宣傳上，需要避免誇大技術的成熟度和商業化進度。

極越CEO夏一平也曾提出類似觀點，他表示，端到端技術的落地並非一蹴而就：「目前市場上沒有任何一家汽車公司可以真正做到端到端技術的全面應用。現在聲稱已經實現端到端的説法，可能只是宣傳上的過度渲染。」

責任編輯：李延安 主編：於建平