理想AI司機全國上崗，緊跟特斯拉華為轉向端到端架構，世界模型也亮相了
“鍋里”的和“田里”的都端上來
一凡 發自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto
理想也“全國都能開”了，“鍋里的”和“田里的”一起端上來了。
“鍋里”馬上盛出來的:
無圖NOA全量推送，Max車型本月解鎖“全國都能開”。
“地里”長勢喜人，下半年成熟的：
車端“端到端+VLAM”，云端世界模型仿真模擬。
新技術，新架構，端云全面升級。
在車云兩端，以學習華為著稱的理想，現在緊隨華為腳步。
面對如火如荼的智駕競賽，理想在波折中前進，在前進中調整，不僅沒有掉隊，反而仍舊站在了前列。
理想“全國都能開”，主動安全能力提升
理想剛剛召開了2024智能駕駛夏季發布會，李想不是主講人，但是OTA6.0發布的內容還是很重磅。
升級內容主要是三個方面：
智駕范圍，無圖NOA本月全量推送，“全國都能開”。
主動安全，本月同時升級，能力更強。
系統架構，轉向端到端，先分段后合并。
首先，無圖NOA推送后“全國都能開”，這只是概括的能力，具體到場景：
在需要繞行時，理想應用了全新時空規劃模型，讓智駕系統像人一樣思考和規劃，繞行絲滑，決策更果斷。
在通過復雜路口時，理想使用BEV視覺模型融合導航匹配算法，將車道結構和導航特征融合，實現“上帝視角”，讓智能駕駛選路更精準。
聽起來很不錯，用起來行不行？
理想在正式升級前開放了測試，來看看測試用戶的反饋：
復雜路口左轉：
鄉村道路避讓繞行：
惡劣天氣下的應對：
從測試用戶的反饋看，理想的這次升級，確實是哪兒都能開，鄉村也可以開，天氣不好的時候也能用。
智駕升級，可用范圍擴大的同時，理想的主動安全能力也提升了，主要是四個方面：
- 復雜路口多目標、多軌跡的專屬AEB
- 夜間AEB能力提升
- 制動無法避免撞擊的物理極限場景，自動駕駛緊急轉向AES，無需人為打方向盤。
- AEB低速下也能啟用，且是全方位。
理想介紹稱，其根據對Max車型的統計結果發現，目前已幫助車主避免駕駛事故36萬起，AEB誤觸發率“30萬公里<1次”。
架構方面，理想也轉向了端到端，不過理想介紹稱一開始端到端采用“分段式”，也就是兩個模型。
然后將合并為一個模型，能力更強，下一代自動駕駛目前已開啟了早鳥計劃，部分用戶可搶先體驗。
具體原理是什么樣的？
下一代理想自動駕駛系統是什么樣的？
理想即將推送的無圖NOA，目前是將感知和規劃模塊，各自整合為了一個模型。
下一步會將兩個模型合二為一，保留一個模型，輸入導航信息和傳感器信號，輸出軌跡，作為“系統1”。
所謂“系統1”，其實此前李想就在重慶論壇上透露過了，是理想下一代自動駕駛系統的一部分。
理想下一代自動駕駛系統，應用了《思考，快與慢》中提出的快慢系統理論。
快系統，對應系統1端到端，依賴直覺和本能，保證95%場景下的高效率。
“端到端”相關概念大家都很熟悉了，不再多說，主要介紹下慢系統。
慢系統，對應系統2“VLM”，有意識地思考解決5%場景，拔高系統上限。
VLM，就是視覺語言模型，參數量為22億，提供復雜環境的理解能力和交通規則的理解能力。
復雜場景，比如在坑洼路面和暗黑場景下，適當減速，讓駕駛更舒適安全。
交通規則理解，則可以識別公交車道的類型、位置和限行時間，動態識別潮汐車道等等。
既然都叫視覺語言模型了，能力當然不止視覺。
從示例中會發現，該系統還能把看到的場景描述出來：
這樣的能力背后，是一個統一的Transformer模型支撐。
其將Prompt（提示詞）文本進行Tokenizer（分詞器）編碼，并將前視相機的圖像和導航地圖信息進行視覺信息編碼，再通過圖文對齊模塊進行模態對齊，最終統一進行自回歸推理，輸出對環境的理解、駕駛決策和駕駛軌跡，傳遞給系統1輔助控制車輛。
下一代的提升，不止是車端。
理想在云端還會采用世界模型，利用真實數據，重建并自定義生成3D場景，通過仿真模擬的方式，加快下一代系統升級。
目前尚不清楚下一代系統的具體推送時間，只透露會是下半年。
“全國都能開”的無圖NOA和主動安全能力提升，則確定會在本月內。
從這次智駕發布會來看，以學習華為著稱的理想，在技術和宣傳上緊跟華為步伐：
智駕擺脫高精地圖依賴，邁向全國都能開。
同時強調主動安全能力，而且是全向的能力。
云端采用世界模型，加快模擬仿真訓練。
與此同時，隨著越來越多的玩家，實現無圖NOA，解鎖“全國都能開”(不是主要城市就算全國的那種)，智駕玩家的能力評定標準，也相應發生了變化。
今年再說智駕第一梯隊，不能再看城區NOA“有沒有”，而是要看是否“哪兒都能開”
目前來看，理想仍舊在智駕玩家第一梯隊，同時還有更大的潛力沒有釋放，面向競爭激烈的下半年，手握一張王牌。
明年再提到理想，還會只想到“冰箱彩電大沙發”嗎？
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