一、技术原理与架构设计
- 双系统架构（快慢系统理论）
- 系统1（快思考）：基于端到端模型，负责常规场景的快速响应。通过摄像头、激光雷达等传感器输入，结合CNN主干网络提取特征并融合至BEV空间，生成驾驶轨迹。其优势在于高效、低延迟，能处理95%的日常驾驶场景。
- 系统2（慢思考）：采用22亿参数的VLM视觉语言模型，具备逻辑推理能力，处理复杂或未知场景（如天津的潮汐车道、坑洼路面）。通过理解环境信息并修正系统1的决策，确保安全与舒适性。
- VLA与Diffusion技术的融合
- 统一架构：两者均采用“感知输入→编码器→Cross-Attention→输出动作/轨迹”的流程，通过交叉注意力机制融合感知信息，实现条件生成。
- 技术本质：均为条件生成模型，VLA负责战略决策（如理解任务、分解动作），Diffusion负责战术执行（生成符合物理规律的轨迹）。
- 效率提升：Diffusion模型通过迭代去噪生成轨迹，但传统方法生成效率低。理想采用常微分方程（ODE）采样器，将生成步骤从多步压缩至2-3步，实现轨迹生成效率提升7倍。
二、性能提升与实证数据
- 轨迹生成效率
- 通过Diffusion与ODE采样器的结合，轨迹生成时间大幅缩短，实测效率提升7倍，满足实时性要求。
- 复杂场景适应能力
- U型掉头：轨迹规划更接近人类驾驶习惯，成功率超95%。
- 雨雪天气：70km/h内静止车辆识别成功率100%，AES紧急避让支持40km/h横向位移。
- 极端路况：五道口立交、城中村等“地狱级路况”实现零接管通过，鬼探头、逆行车辆等场景处理能力显著提升。
- 数据驱动与训练方法
- 基于100万公里优质驾驶数据（专车司机标准）训练，结合强化学习优化决策，避免模仿学习中的诡异行为。
三、应用场景与实测表现
- L3级自动驾驶商业化
- 计划2025年下半年推动L3级自动驾驶量产，2026年探索L4级应用，2028年前实现规模化。
- 对比竞品
- 特斯拉FSD V12：纯视觉方案依赖Dojo超算与海量数据，理想通过多传感器融合与生成式仿真提升极端场景覆盖。
- Waymo MotionFormer：侧重高精地图与规则化算法，理想的端到端决策更适应复杂城市路况。
- 实车测试案例
- 天津潮汐车道：系统2识别LED灯标识与时间信息，修正系统1的导航决策，确保合规行驶。
- 单行道场景：系统2通过文字标牌识别与逻辑推理，预防系统1误入单行道。
四、行业对比与政策影响
- 政策支持
- 中国、欧洲、美国批准L3有条件自动驾驶上路，要求标配数据黑匣子（EDR）和云端监管。理想通过国家强制检测，确保技术合规性。
- 数据共享与标准制定
- 推动车路云协同（5G+V2X），构建智慧交通生态，如北京、上海试点智慧交通信号灯实时信息交互。
- 两部门征求意见，规范智能网联新能源汽车宣传，避免消费者将辅助驾驶误认为自动驾驶，理想需在用户手册中明确安全提示。
五、挑战与未来趋势
- 当前挑战
- 算法优化：需持续优化硬件协同与算法压缩，减少虚拟与现实场景的偏差。
- 法规滞后：L3级以上自动驾驶的责任认定、保险规则尚未完善，需联合行业推动标准制定。
- 未来方向
- 算力升级：计划推出更高性能芯片，匹配英伟达Thor等旗舰产品，提升端到端决策效率。
- 生态构建：将技术延伸至机器人、智慧交通等领域，形成跨场景的认知智能平台。
- 全球化布局：输出中国智驾方案，与宝马、日产等合作，构建“技术输出-数据反哺”闭环。
理想汽车通过双系统架构升级，实现了VLA模型与Diffusion技术的深度融合，轨迹生成效率提升7倍，复杂场景适应能力显著增强。其技术路径通过精准知识迁移、数据闭环迭代和硬件冗余设计，在自动驾驶领域确立了技术领先地位。随着L3级自动驾驶的商业化落地和生态扩展，理想有望进一步推动行业向更高阶的自动化迈进，为中国汽车产业的高质量发展提供范式样本。
