全场景端到端，理想智驾一路狂奔AI未来
俊翔 杨吟 文/图 如果说，从一个汽车公司迈向人工智能企业需要抉择一万次，那么至少理想汽车已经实实在在地迈出了向人工智能化企业进化的真正第一步。12月25日—27日，理想汽车连续3天推出“2024理想 AI Talk”，分享了对人工智能的最新思考，以及包含智能驾驶和理想同学在内的人工智能技术的最新进展，并宣布OTA 7.0版本车机系统将于12月底全量推送AD Max用户，新增AI推理可视化、高速端到端等功能，并实现Mind GPT-3o、Mind Diffusion V2.0的能力升级。同时，基于自研基座大模型Mind GPT的理想同学从车机进入手机，App已于12月27日全量上线。 理想同学和智能驾驶是理想汽车的两大核心AI产品。理想汽车董事长兼CEO李想表示：“我们的大语言模型Mind GPT是认知智能，连接数字世界；而自动驾驶被称为空间智能，关乎物理世界。我们同时在这两个领域探索，并坚信认知智能与空间智能的结合——我们称之为VLA（Vision Language Action Model，视觉语言行动模型）——是一个更值得相信和追求的机遇。” 全场景端到端 开启一键智驾新时代 自新能源汽车在市场上全面铺开以来，自动驾驶就成为其竞争的一个核心优势。尤其是今年，以自动驾驶为卖点的新车型不断涌现，也不断成为市场的热点话题。自动驾驶关乎一个汽车企业的整体能力。理想汽车借鉴人类驾驶技能提升的过程，用人工智能的方式做自动驾驶，推出了端到端+VLM的双系统解决方案，利用Scaling Law（规模效应）不断迭代和提升自驾能力，以适应所有可能的驾驶环境。 自7月底推出端到端智能驾驶的内测版以来，理想汽车以每周更新两个模型版本的频率，致力于在今年将综合MPI（城市+高速平均接管里程）提升至100公里。展望未来两年，还将逐步提升MPI至500公里甚至1000公里以上。为了达到MPI 500公里的目标，预估需要2000万Clips（视频片段），意味着积累50亿公里甚至超百亿公里的数据量。 随着端到端+VLM双系统的不断迭代，理想汽车为用户提供一个全场景、一体化端到端的产品。理想汽车认为，达到L3的前提是实现“车位到车位”的智能驾驶，这将自动驾驶服务从干道提前到小区车位，解决最先100米和最后100米的挑战。11月底，理想汽车已全量推送“车位到车位”功能，有效应对了小区道路、环岛、掉头和复杂施工的场景。 12月底，理想汽车通过OTA 7.0版本车机系统向所有AD Max用户全面推送“高速端到端”和行业领先的“AI推理可视化”功能。其中，“高速端到端”将实现高速特殊场景NOA不降级、不断点、更连续，使理想汽车成为将端到端技术应用到高速（及环路）NOA场景的车企。“AI推理可视化”通过展示10种可能的策略轨迹并实时选出上佳方案，同时以热力图形式直观展现端到端系统在不同区域的关注度，将帮助驾驶员更直观地理解AI的决策逻辑。 AI 理想的下一个未来 对于未来，理想汽车有着清晰的规划。按照目前端到端+VLM体系的迭代速度，理想汽车有望在2025年实现L3自动驾驶。而李想认为，电动车市场的竞争最终将在L4自动驾驶领域分出胜负。要实现L4自动驾驶，理想汽车需要满足多个条件，包括足够多的车辆在路上运行（500万辆以上）、掌握 VLA（视觉语言行动模型）基础模型能力、拥有充足的资金招募一流人才和强大的算力。 这也是理想汽车在推送“高速端到端”和行业领先的“AI推理可视化”功能同时，推出“理想同学”App的原因，理想同学搭载了自研的车载认知大模型Mind GPT。截至目前，该模型已积累10万亿Token的预训练数据，覆盖自动驾驶、对话等场景中特有的多模态数据。李想表示，理想汽车的愿景已升级为“连接物理世界和数字世界，成为全球领先的人工智能企业”，汽车是连接这两个世界的极佳桥梁。 “从企业角度来看，理想汽车是一家人工智能企业，我们要做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化，并将推动人工智能普惠到每一个家庭。从行业视角来看，汽车将从工业时代的交通工具，进化成为人工智能时代的空间机器人。在对整个世界的理解上，我们通过人工智能将物理世界与数字世界进行融合，让有限的空间实现无限的延伸。”李想说。
俊翔 杨吟 文/图
如果说，从一个汽车公司迈向人工智能企业需要抉择一万次，那么至少理想汽车已经实实在在地迈出了向人工智能化企业进化的真正第一步。12月25日—27日，理想汽车连续3天推出“2024理想 AI Talk”，分享了对人工智能的最新思考，以及包含智能驾驶和理想同学在内的人工智能技术的最新进展，并宣布OTA 7.0版本车机系统将于12月底全量推送AD Max用户，新增AI推理可视化、高速端到端等功能，并实现Mind GPT-3o、Mind Diffusion V2.0的能力升级。同时，基于自研基座大模型Mind GPT的理想同学从车机进入手机，App已于12月27日全量上线。
理想同学和智能驾驶是理想汽车的两大核心AI产品。理想汽车董事长兼CEO李想表示：“我们的大语言模型Mind GPT是认知智能，连接数字世界；而自动驾驶被称为空间智能，关乎物理世界。我们同时在这两个领域探索，并坚信认知智能与空间智能的结合——我们称之为VLA（Vision Language Action Model，视觉语言行动模型）——是一个更值得相信和追求的机遇。”
全场景端到端
开启一键智驾新时代
自新能源汽车在市场上全面铺开以来，自动驾驶就成为其竞争的一个核心优势。尤其是今年，以自动驾驶为卖点的新车型不断涌现，也不断成为市场的热点话题。自动驾驶关乎一个汽车企业的整体能力。理想汽车借鉴人类驾驶技能提升的过程，用人工智能的方式做自动驾驶，推出了端到端+VLM的双系统解决方案，利用Scaling Law（规模效应）不断迭代和提升自驾能力，以适应所有可能的驾驶环境。
自7月底推出端到端智能驾驶的内测版以来，理想汽车以每周更新两个模型版本的频率，致力于在今年将综合MPI（城市+高速平均接管里程）提升至100公里。展望未来两年，还将逐步提升MPI至500公里甚至1000公里以上。为了达到MPI 500公里的目标，预估需要2000万Clips（视频片段），意味着积累50亿公里甚至超百亿公里的数据量。
随着端到端+VLM双系统的不断迭代，理想汽车为用户提供一个全场景、一体化端到端的产品。理想汽车认为，达到L3的前提是实现“车位到车位”的智能驾驶，这将自动驾驶服务从干道提前到小区车位，解决最先100米和最后100米的挑战。11月底，理想汽车已全量推送“车位到车位”功能，有效应对了小区道路、环岛、掉头和复杂施工的场景。
12月底，理想汽车通过OTA 7.0版本车机系统向所有AD Max用户全面推送“高速端到端”和行业领先的“AI推理可视化”功能。其中，“高速端到端”将实现高速特殊场景NOA不降级、不断点、更连续，使理想汽车成为将端到端技术应用到高速（及环路）NOA场景的车企。“AI推理可视化”通过展示10种可能的策略轨迹并实时选出上佳方案，同时以热力图形式直观展现端到端系统在不同区域的关注度，将帮助驾驶员更直观地理解AI的决策逻辑。
AI 理想的下一个未来
对于未来，理想汽车有着清晰的规划。按照目前端到端+VLM体系的迭代速度，理想汽车有望在2025年实现L3自动驾驶。而李想认为，电动车市场的竞争最终将在L4自动驾驶领域分出胜负。要实现L4自动驾驶，理想汽车需要满足多个条件，包括足够多的车辆在路上运行（500万辆以上）、掌握 VLA（视觉语言行动模型）基础模型能力、拥有充足的资金招募一流人才和强大的算力。
这也是理想汽车在推送“高速端到端”和行业领先的“AI推理可视化”功能同时，推出“理想同学”App的原因，理想同学搭载了自研的车载认知大模型Mind GPT。截至目前，该模型已积累10万亿Token的预训练数据，覆盖自动驾驶、对话等场景中特有的多模态数据。李想表示，理想汽车的愿景已升级为“连接物理世界和数字世界，成为全球领先的人工智能企业”，汽车是连接这两个世界的极佳桥梁。
“从企业角度来看，理想汽车是一家人工智能企业，我们要做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化，并将推动人工智能普惠到每一个家庭。从行业视角来看，汽车将从工业时代的交通工具，进化成为人工智能时代的空间机器人。在对整个世界的理解上，我们通过人工智能将物理世界与数字世界进行融合，让有限的空间实现无限的延伸。”李想说。
