理想汽車端到端+VLM智駕系統再升級 打造行業率先“車位到車位”產品落地體驗

自動駕駛的新紀元，來了。

雖然距離2024年尾聲還有三四個月時間，但汽車行業的年度關鍵詞似乎已經毫無懸念，那就是自動駕駛領域的“端到端”技術，2024也被行業稱為自動駕駛領域的新紀元。從去年8月特斯拉發布FSD V12，到今年4月商湯絕影發布UniAD，5月百度發布Apollo ADFM，同期小鵬汽車發布XNet、XPlanner、XBrain，7月理想汽車發布端到端+VLM，各大廠商幾乎都有自己的端到端系統。

端到端(End-to-End, E2E)自動駕駛技術是一種新興的技術路徑，它打破了傳統自動駕駛系統中感知、決策、控制等模塊的界限，將這三個環節融合到一個統一的神經網絡系統中。這一技術路徑的核心思想是通過深度學習模型，直接從傳感器輸入(如攝像頭、激光雷達等)到控制輸出(如方向盤轉動角度、油門和剎車力度)，實現整個駕駛過程的自動化。

這種技術路徑簡化了傳統自動駕駛系統的復雜性，提高了系統的整體效率和響應速度。但是，端到端技術也面臨著數據需求量大、計算資源高以及系統安全性和可解釋性等挑戰。行業普遍認為，隨著技術的不斷成熟，端到端自動駕駛將逐漸成為主流。

然而，就目前情況來看，由于各家的端到端算法和發展應用速度的不同，對于大多數用戶，端到端似乎更像是一種先進的理論，而非真正能落地的功能。

那么，誰能率先讓用戶體驗到“端到端”的技術紅利？理想汽車顯然已經走在了行業前列。

9月14日，理想汽車全新一代智駕“端到端+VLM”為千人團用戶推送版了本號為6.2.0(E2E-VLM Beta4)版智駕系統，打造出行業率先“車位到車位”產品落地體驗。

理想行業首創端到端+VLM雙系統方案，用戶體驗效果一流

理想并不是行業里第一個發展端到端技術的企業，但是為何理想的發展速度卻如此之快？

這就要提到理想汽車在自動駕駛技術上展現出獨特的創新思路：端到端+VLM雙系統架構策略。據理想官方信息，這種架構是受到諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼提出的雙系統理論啟發，而且是理想世界首創的雙系統智能駕駛方案。這種雙系統架構的設計旨在提高自動駕駛系統的穩定性和可靠性，通過快系統處理常見場景，慢系統處理復雜場景，使得系統更加靈活高效。理想的端到端，不同于傳統的分段式，而是采用One Model一體化端到端，能夠保證大部分場景下的“高效率”，使智能駕駛具備“老司機”的駕駛能力，支撐其無圖NOA功能的快速上線。而VLM視覺語言模型是世界上第一個成功部署在車端芯片的大模型，具備應對復雜場景的邏輯思考及決策能力。基于此技術方案，理想汽車為用戶帶來了全新的智能駕駛產品和體驗形態，即車位到車位的“一鍵智駕”功能。

世界模型支撐了全新一代理想智能駕駛大范圍、高速迭代，提供了自動化的AI能力評價體系，通過重建技術將用戶遇到的問題場景變成“錯題集”，通過生成技術將用戶的真實駕駛場景舉一反三為“模擬題”，兩個技術確保了在模型評價時錯題不再做錯，同時兼具優秀的泛化能力。

在極具挑戰的數據閉環方面，理想汽車通過云端的世界模型與車端影子模式相結合，有效驗證了無圖NOA的功能。8月底，在成都車展，理想汽車智能駕駛研發副總裁郎咸朋表示：“得益于龐大的訓練數據、強大的算力和AI能力評測體系，全新一代理想智能駕駛迭代速度非常驚人。理想汽車目前累積的訓練里程已超過22億公里，預計到2024年底將超過30億公里；當前訓練算力達到5.39EFLOPS，預計到2024年底將超過8EFLOPS，理想汽車每年在訓練算力的投入超過10億人民幣。我們認為最終實現自動駕駛需要的訓練算力要達到100EFLOPS的量級，折合成投入每年要超過10億美金。”

用戶喜不喜歡用數據說了算

正是這一系列技術布局使得理想汽車的自動駕駛技術在用戶中的滲透率快速攀升，城市NOA車型的滲透率顯著提高。用戶評價和日均活躍度，也驗證了用戶對理想自動駕駛技術的認可。

7月15日，理想汽車正式全量推送無圖NOA，不再依賴高精地圖等先驗信息，在全國范圍內可導航的城市道路均可使用。理想汽車智能駕駛滿意度調研顯示，用戶在滿分10分的調研中，對理想智能駕駛給予了9分的高度評價。理想全國門店開啟無圖NOA試駕后，門店NOA試駕率實現倍增，30萬元以上車型AD Max銷量占比達到近70%。

從7月推送至8月底不到兩個月的時間，理想汽車城市NOA日均里程提升了3倍，城市NOA日均活躍度提升了8倍，這說明理想智能駕駛已經跨越新技術面臨的鴻溝，邁入了晚期大眾階段。理想汽車用戶量、用戶日均里程以及用戶日活躍度的增長，推動智能駕駛累計總里程高速增長。

而從2022年到2024年8月底，智能駕駛累計總里程實現從4億公里到22億公里的飛躍式增長，今年年底預計達到30億公里，有望在全球范圍內位居領先水平。

行業率先“車位到車位”產品落地，開啟一鍵智駕新時代

7月底，理想汽車基于端到端模型、VLM視覺語言模型和世界模型的全新智能駕駛技術架構成功在車端落地并開啟千人內測。千人團用戶數量達到1029人，覆蓋270個城市。內測不到1個月的時間，千人團用戶總城市NOA行駛里程達到21.1萬公里，單日城市NOA駕駛最長里程391公里，單次零接管城市NOA最長里程81.6公里。

千人團大獲成功之后，8月底，理想汽車又開啟了端到端模型+VLM視覺語言模型萬人體驗團招募。9月14日，理想汽車端到端+VLM萬人體驗團正式開啟推送，持續加速理想智駕技術的迭代和進化，安全性也將大幅提升，為用戶提供更智慧、更安全、更便捷的用車體驗。

9月14日當天，理想汽車也將“車位到車位”一鍵智駕正式推送給千人團，標志著行業率先“車位到車位”產品落地，目前車位到車位功能僅支持地庫場景，且需完成學習流程，功能包含：一鍵激活導航和功能(無需額外設置導航，直接到目的地車位)，地庫垂直車位內P擋直接激活起步、車位內泊出，園區內通行，地庫內通行(含盤旋通道)，公共道路進/出園區，識別閘機及啟停等用戶高頻用車場景。

2023年，中國自動駕駛系統市場規模為3301億元，同比增長16.09%，保持高速發展態勢。當前，中國自動駕駛技術正處于快速發展與深刻變革的關鍵時期，高階智能駕駛已成為行業競逐的焦點。理想汽車行業率先“車位到車位”產品的落地，對高階智能駕駛領域的影響巨大，不僅預示著理想端到端+VLM智能駕駛技術正面向所有用戶落地，也引導行業選擇研發更優的技術框架和底層算法模型，為自動駕駛的未來注入新的活力。

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