在汽車智能化浪潮中，“端到端”智能駕駛技術(shù)正成為各大車企競相追逐的焦點(diǎn)。作為這一領(lǐng)域的積極探索者，理想汽車以驚人的速度推進(jìn)技術(shù)迭代，僅用不到四個(gè)月時(shí)間便完成了超過30個(gè)版本的升級。這一迅猛的勢頭，讓人不禁好奇：理想汽車的端到端智能駕駛，究竟能否在功能和用戶體驗(yàn)上實(shí)現(xiàn)雙重飛躍？
在近日的理想汽車端到端智能駕駛體驗(yàn)日活動(dòng)中，我們親身體驗(yàn)了基于“端到端+VLM視覺語言大模型”架構(gòu)的“車位到車位”NOA領(lǐng)航智能駕駛功能。據(jù)理想汽車介紹，該系統(tǒng)是國內(nèi)唯一、全球僅有兩家車企實(shí)現(xiàn)的量產(chǎn)One Model架構(gòu)端到端智能駕駛系統(tǒng)，另一家便是國際巨頭特斯拉。
在深入探討“端到端”智能駕駛體驗(yàn)之前，讓我們先了解一下這一技術(shù)的核心概念。傳統(tǒng)智能駕駛算法通常采用“多步驟規(guī)則式”路線，從感知到規(guī)劃再到執(zhí)行，每一步都需要時(shí)間計(jì)算，整體響應(yīng)速度較慢，存在滯后性。而端到端智能駕駛技術(shù)，則將所有流程整合到一個(gè)系統(tǒng)中，即One Model架構(gòu)。該系統(tǒng)接收所有傳感器數(shù)據(jù)，通過端到端大模型直接輸出駕駛路線，整個(gè)過程更類似于人類的本能反應(yīng)，不僅效率更高，而且駕駛路線更加智能和擬人化。
VLM視覺語言大模型的應(yīng)用，更是為理想汽車的端到端智能駕駛增添了“智慧之眼”。VLM模型通過車身相機(jī)圖像和導(dǎo)航地圖信息進(jìn)行視覺信息編碼，推理周圍路況的特殊意義和規(guī)定，從而做出更精準(zhǔn)的駕駛決策。例如，在VLM系統(tǒng)的支持下，理想智能駕駛能夠根據(jù)路牌信息判斷當(dāng)前是否處于允許通行時(shí)間，并決定是否可以在公交車道上行駛。同時(shí)，VLM模型還能應(yīng)對學(xué)校區(qū)域、潮汐車道、路邊施工信息及道路坑洼等復(fù)雜場景，極大地提升了智能駕駛系統(tǒng)的上限。
在試駕過程中，我們駕駛的理想車型搭載了最新的OTA6.5版本智能駕駛系統(tǒng)。試駕路線涵蓋了進(jìn)出狹窄小區(qū)道路、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、環(huán)島、U型掉頭以及復(fù)雜施工場景等多種復(fù)雜路況。在廣州這座交通狀況復(fù)雜的城市中，理想智能駕駛系統(tǒng)成功應(yīng)對了幾乎所有挑戰(zhàn)，無論是U形掉頭、復(fù)雜環(huán)島、高速ETC通行還是避讓行人等場景，都表現(xiàn)得十分流暢，仿佛是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的司機(jī)在駕駛。
然而，在試駕過程中也遇到了三次需要手動(dòng)接管的情況。在狹窄道路上遇到同向行駛的電瓶車時(shí)，系統(tǒng)表現(xiàn)得相對保守，不敢繞行。在高速上，系統(tǒng)頻繁靠最右邊車道跟隨大車行駛，影響了通行效率。在市區(qū)道路上，系統(tǒng)偶爾會(huì)出現(xiàn)車道線來回偏移、找車道時(shí)壓線的問題。雖然這些問題并未造成危險(xiǎn)，但確實(shí)存在一些小瑕疵。理想汽車的工作人員在聽取我們的反饋后表示，將繼續(xù)進(jìn)行版本迭代更新，以提升用戶體驗(yàn)。
總體而言，在錄入了起點(diǎn)和終點(diǎn)車位的前提下，理想汽車的端到端智能駕駛系統(tǒng)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)全程零接管。只需按下屏幕上的出發(fā)鍵，車輛便能自行行駛到目標(biāo)車位。作為當(dāng)前法規(guī)下允許的智能輔助駕駛系統(tǒng)，理想的“端到端+VLM”架構(gòu)無疑處于同級第一梯隊(duì)。據(jù)官方數(shù)據(jù)，截至11月13日，理想汽車的智能駕駛累計(jì)里程已達(dá)26.7億公里，較去年年底提升了123%，主動(dòng)安全累計(jì)避險(xiǎn)次數(shù)超過360萬次。如今，這套最新的智能駕駛系統(tǒng)已經(jīng)全量推送給擁有AD MAX的所有車主。
