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雖然距離2024年尾聲還有三四個月時間，但汽車行業(yè)的年度關鍵詞似乎已經(jīng)毫無懸念，那就是自動駕駛領域的“端到端”技術，2024也被行業(yè)稱為自動駕駛領域的新紀元。從去年8月特斯拉發(fā)布FSD V12，到今年4月商湯絕影發(fā)布UniAD，5月百度發(fā)布Apollo ADFM，同期小鵬汽車發(fā)布XNet、XPlanner、XBrain誰知道八方體育app網(wǎng)址，7月理想汽車發(fā)布端到端+VLM，各大廠商幾乎都有自己的端到端系統(tǒng)。

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(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中感知、決策、控制等模塊的界限，將這三個環(huán)節(jié)融合到一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)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(zhuǎn)動角度、油門和剎車力度)，實現(xiàn)整個駕駛過程的自動化。

這就要提到理想汽車在自動駕駛技術上展現(xiàn)出獨特的創(chuàng)新思路：端到端+VLM雙系統(tǒng)架構(gòu)策略。據(jù)理想官方信息，這種架構(gòu)是受到諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼提出的雙系統(tǒng)理論啟發(fā)，而且是理想世界首創(chuàng)的雙系統(tǒng)智能駕駛方案。這種雙系統(tǒng)架構(gòu)的設計旨在提高自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，通過快系統(tǒng)處理常見場景，慢系統(tǒng)處理復雜場景，使得系統(tǒng)更加靈活高效。理想的端到端，不同于傳統(tǒng)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(chǎn)品和體驗形態(tài)，即車位到車位的“一鍵智駕”功能。

在極具挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，理想汽車通過云端的世界模型與車端影子模式相結(jié)合，有效驗證了無圖NOA的功能。8月底誰知道八方體育app網(wǎng)址，在成都車展，理想汽車智能駕駛研發(fā)副總裁郎咸朋表示：“得益于龐大的訓練數(shù)據(jù)、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(xiàn)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。”

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(nèi)可導航的城市道路均可使用。理想汽車智能駕駛滿意度調(diào)研顯示，用戶在滿分10分的調(diào)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(xiàn)倍增，30萬元以上車型AD Max銷量占比達到近70%。

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(gòu)成功在車端落地并開啟千人內(nèi)測。千人團用戶數(shù)量達到1029人，覆蓋270個城市。內(nèi)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。

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(yè)率先“車位到車位”產(chǎn)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(nèi)P擋直接激活起步、車位內(nèi)泊出，園區(qū)內(nèi)通行，地庫內(nèi)通行(含盤旋通道)誰知道八方體育app網(wǎng)址，公共道路進/出園區(qū)，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(tǒng)市場規(guī)模為3301億元，同比增長16.09%，保持高速發(fā)展態(tài)勢。當前，中國自動駕駛技術正處于快速發(fā)展與深刻變革的關鍵時期，高階智能駕駛已成為行業(yè)競逐的焦點。理想汽車行業(yè)率先“車位到車位”產(chǎn)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(yè)選擇研發(fā)更優(yōu)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。