造車新勢力中交付量和保有量居于第一陣營的理想汽車，開始在智能駕駛領(lǐng)域向行業(yè)領(lǐng)先者追趕。
理想汽車近日宣布，自7月15日起，陸續(xù)向理想L系列和理想MEGA用戶推送車機(jī)系統(tǒng)OTA升級。亮點(diǎn)在于智能駕駛方面，升級后的無圖NOA將不依賴高精地圖，在全國范圍內(nèi)可導(dǎo)航的城市道路均可使用。
這也意味著理想成為第二家拋棄先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)全國都能開的制造商，僅次于華為支持的汽車品牌。
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為城市NOA是自動駕駛從L2跨越至L3的關(guān)鍵一步。面對特斯拉FSD系統(tǒng)入華的潛在競爭，愈演愈烈的開城競賽正在重塑國內(nèi)智駕格局。
理想汽車以及與華為合作的鴻蒙智行和阿維塔，目前代表國內(nèi)無圖城市NOA落地應(yīng)用的最快水平；小鵬、蔚來和背靠吉利和百度的極越覆蓋超過百城，處于第二梯隊；開通高速智能領(lǐng)航功能的小米、零跑等汽車公司則仍在追趕中。
因起步時期對利潤和效益的極致追求，相比小鵬和華為等企業(yè)對智能駕駛的大舉投入，理想一度壓縮研發(fā)預(yù)算。在嚴(yán)苛的成本管理下，去年理想汽車季度毛利率實(shí)現(xiàn)四連漲，全年凈利潤達(dá)到118.1億元，成為國內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)年度盈利的造車新勢力。相比之下，小鵬和蔚來仍掙扎于盈虧平衡線下方。
但與此同時隱憂漸顯，在需要人力和資金的長期投入的智能駕駛領(lǐng)域，將資源傾注于生產(chǎn)的理想逐漸失掉身位。為追趕身前對手，理想放棄全棧自研路線，轉(zhuǎn)而引入第三方供應(yīng)商輕舟智航?？s短研發(fā)時間成為優(yōu)先級，理想愿意開放用戶數(shù)據(jù)給供應(yīng)商訓(xùn)練BEV模型，讓預(yù)估的模型開發(fā)時間壓縮了九成。
引入合作伙伴后，理想的智駕能力得到快速提升。但業(yè)內(nèi)的共識是，智能駕駛的評價維度不僅是開城數(shù)量，還有實(shí)際使用率、活躍度、安全性以及能否經(jīng)受復(fù)雜路況的考驗(yàn)。
元戎啟行CEO周光曾指出，城區(qū)NOA很難做到真正讓消費(fèi)者愿意使用，目前激活時間仍相對較低。即便用戶愿意使用，企業(yè)還需要持續(xù)提供好的使用體驗(yàn)，否則一次不順利的體驗(yàn)就可能完全抹殺消費(fèi)者的信心。
理想和華為正在試圖搶先實(shí)現(xiàn)L3級智能駕駛。相比以人員駕駛為主的L2級，系統(tǒng)占據(jù)更多操控權(quán)的L3級智能駕駛，意味著邁入人機(jī)共駕的新階段。誰能率先抵達(dá)商業(yè)化臨界點(diǎn)成為關(guān)鍵。
今年6月，余承東稱華為的智能駕駛能力在歐洲，已經(jīng)完全能夠達(dá)到L3級別。不過，他也指出這一測試結(jié)果基于歐洲的道路情況相對簡單，而國內(nèi)面臨的駕駛場景會更加復(fù)雜。當(dāng)前國內(nèi)相關(guān)規(guī)定仍在逐步完善，余承東自信地表示，政策法規(guī)落定后以華為的能力能夠快速普及L3智駕。
理想汽車的下一個目標(biāo)是在明年上半年前實(shí)現(xiàn)L3級別的自動駕駛批量交付。公司CEO李想在早些時候公開分享了自研的“端到端+VLM視覺語言模型+生成式驗(yàn)證系統(tǒng)”。面對大部分算法難以識別和處理的罕見駕駛環(huán)境，李想認(rèn)為需要使用VLM（Visual Language Model），即視覺語言模型以系統(tǒng)地提升能力。
這套模型理論上可以識別路面平整度、光線等環(huán)境信息，并且可以像人一樣真正讀懂導(dǎo)航地圖。為驗(yàn)證上述技術(shù)在長尾場景上的有效性，理想將拆解真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，并利用生成模型補(bǔ)充新的視角，自定義改變天氣、時間、車流等條件，實(shí)現(xiàn)場景的延伸泛化。通過這種類似無限的環(huán)境生成，理想可以對其自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)行充分的檢驗(yàn)以及迭代。
在7月初的智能駕駛發(fā)布會期間，理想汽車宣布，上述端到端+視覺語言模型即將開始內(nèi)測，會盡快讓用戶進(jìn)行早鳥體驗(yàn)。
多位智能駕駛研發(fā)人員表達(dá)了對理想規(guī)劃的認(rèn)可，這套算法可能提升端到端系統(tǒng)體驗(yàn)的上限。但一位智能駕駛供應(yīng)商人士向界面新聞表示，模型系統(tǒng)內(nèi)三個板塊對人力物力的投入都不可控，理想這一技術(shù)路線的落地速度仍是未知數(shù)。此外模擬訓(xùn)練系統(tǒng)提升自動駕駛能力的基礎(chǔ)是，生成的環(huán)境內(nèi)容需要真實(shí)、可靠并符合物理規(guī)律，這也將對理想提出考驗(yàn)。