理想汽车，应该是苹果、特斯拉的“大型信徒”。

这句话，有那么一点武断，但理想汽车在智能驾驶发布会上的“操盘”，确实更有科技公司的风格，甚至还做了一些颇为“本土化”的适配。

不得不说，它是会“讲故事的”。

前面的一通感慨，只是想证明一件事，理想汽车的传播上有自己的章法，尤其擅长抢占稀缺的认知高度，“别人没做的，或者还没做明白的，它要抢着来，占到1号位”。

最典型的一个例子，行业里人人都在讲“端到端”，但如此近距离给用户讲“端到端”的，还真没有先例。特斯拉曾经讲过，但那是英文，在国内的传播度有限。

其实，不论是否真的讲明白了，有时候，抢先做出细致科普的动作，都会让C端用户刮目相看。

言归正传，我们先来说说，“7月全量推送无图NOA”这件事。

目前，无图NOA是一个大趋势。因为丢掉高精地图，拒绝先验信息，该智驾系统的可用覆盖范围会更广。毕竟，高精地图的覆盖和维护需要比较大的成本。

另外，原本借助高精地图，于智驾车辆而言，更像在“高铁的轨道”上行驶，执行难度会降低很多，但处理未知情况的能力，则大打折扣。

那么，要做到“无图”，具体要攻克哪些难关？

1、感知能力不仅要强，还要具备道路结构的构建能力。高精地图，相当于提前搭建了道路的立体信息。只要定位准，车辆完全清楚接下来的道路是怎么回事。但高精地图基本不会去覆盖胡同窄路、乡村小路，所以，“全国都能开”是受限制的。如果系统像人一样可以脑部道路结构，那其适应性就很强了。

2、对障碍物绕行和避让的决策要更加丝滑，这对时空联合规划能力提出了一定的要求，要能够持续预测自车与他车的空间交互关系，并规划出所有可行驶轨迹，并且果断而安全地执行绕行动作。

3、对城市复杂路口的“博弈思考”提出挑战，具体采用了BEV视觉模型，再融合导航匹配算法，能够实时感知变化的路沿、路面箭头标识和路口特征，并将车道结构和导航特征充分融合，让路口同行更稳定。

4、对异形障碍物的识别要求更高，可以借助激光雷达与视觉前融合的占用网络，让车辆识别更大范围内的不规则障碍物，从而对其他交通参与者的行为实现更早、更准确的预判。

其实，我们会发现一个事实。当“无图”目标被提出来之后，会有更多先进的算法、模型被引入，有很多难题反而迎刃而解了。本质上，是因为智驾技术上了一个新台阶，高精地图才有机会被丢掉了。

还有一个信息，理想汽车将在7月内为用户推送全自动AES和全方位低速AEB功能。

什么是AES功能？理想汽车解释为“自动紧急转向功能”。

在车辆行驶速度较快时，主动安全系统的反应时间极短，在部分情况下即使触发AEB，车辆全力制动仍无法及时刹停。此时，AES功能将被及时触发，无需人为参与转向操作，自动紧急转向，避让前方目标，有效避免极端场景下的事故发生。

而低速AEB功能则主要针对泊车和低速行车场景。在复杂的地库停车环境中，立柱、行人和其他车辆等都会增加剐蹭风险，该低速AEB能够识别前向、后向和侧向的碰撞风险，并及时紧急制动。

诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼有一套快慢系统理论，人的思考分为快系统、慢系统。

快系统，即系统1，善于处理简单任务，是人类基于经验和习惯形成的直觉，足以应对驾驶车辆时95%的常规场景。

慢系统，即系统2，是人类通过更深入的理解与学习，形成的逻辑推理、复杂分析和计算能力，在驾驶车辆时用于解决复杂甚至未知的交通场景，占日常驾驶的约5%。

理想汽车自动驾驶算法架构，就是基于快慢系统理论形成的：系统1由端到端模型实现，特点是高效、快速，由端到端模型接收传感器输入，并直接输出行驶轨迹用于控制车辆；系统2由VLM视觉语言模型实现，在接收传感器输入后，经过逻辑思考，输出决策信息给到系统1。

这就形成了快与慢的配合，智驾系统更接近于人的思考习惯。

先说什么是端到端模型？

端到端模型的输入，主要由摄像头和激光雷达构成。这相当于是多传感器的配合，那么，该信息特征经过CNN主干网络的提取、融合后，再投影至BEV空间。为提升模型的表征能力，理想汽车设计了记忆模块，兼具时间和空间维度的记忆能力。

另外，在模型的输入中，理想汽车还加入了车辆状态信息和导航信息，经过Transformer模型的编码，与BEV特征共同解码出动态障碍物、道路结构和通用障碍物，并规划出行车轨迹。

同时，由于中间没有规则介入，因此端到端模型在信息传递、推理计算、模型迭代上均具有显著优势。

所以，在实际驾驶中，端到端模型可以展现出更强大的通用障碍物理解能力、超视距导航能力、道路结构理解能力，以及更拟人的路径规划能力。

再说什么是VLM视觉语言模型？

VLM视觉语言模型的算法架构由一个统一的Transformer模型组成，将Prompt（提示词）文本进行Tokenizer（分词器）编码，并将前视相机的图像、导航地图信息进行视觉信息编码，再通过图文对齐模块进行模态对齐，最终统一进行自回归推理，输出对环境的理解、驾驶决策和驾驶轨迹，传递给系统1辅助控制车辆。

要理解复杂的物理世界，VLM视觉语言模型参数量要达到一定的量级，理想汽车提供了22亿。所以，VLM模型的功能也比较强大，既可以识别路面平整度、光线等环境信息，以提示系统1控制车速，并具备较强的导航地图理解能力，以配合车机系统修正导航，预防驾驶时走错路线。同时，VLM模型还可以理解公交车道、潮汐车道和分时段限行等复杂的交通规则，在驾驶中作出合理决策。

参考理想汽车的说法，他们的世界模型结合了重建和生成两种技术路径，可以将真实数据通过3DGS（3D高斯溅射）技术进行重建，并使用生成模型补充新视角。

在场景重建时，动静态要素将被分离，静态环境得到重建，动态物体则进行重建和新视角生成；再经过对场景的重新渲染，形成3D的物理世界，其中的动态资产可以被任意编辑和调整，实现场景的部分泛化。

相比重建，生成模型具有更强的泛化能力，天气、光照、车流等条件均可被自定义改变，生成符合真实规律的新场景，用于评价自动驾驶系统在各种条件下的适应能力。

理论已经抛出，而实际体验也在路上。或许，理想汽车自此真正找到了解题的密钥，期待他们在实测时的表现了。