理想智能驾驶技术最新进展 四季度开放城市NOA早鸟用户内测

易车讯 在今日举行的理想L7上市发布会上，理想汽车公布了智能驾驶技术最新进展。目前理想汽车智能驾驶总里程超过5.1亿公里，其中高速NOA导航辅助驾驶里程达到了8789万公里。理想汽车宣布将于今年第四季度在理想AD Max上开放城市NOA的早鸟用户内测。

理想城市NOA基于HDMapNet的实时道路结构认知算法，像人一样基于周围环境实时感知和决策，摆脱对于高精度地图的过度依赖。我们相信这才是将城市NOA快速拓展以及未来通往完全自动驾驶的有效技术路径。

目前理想旗下车型标配智能驾驶系统，并分为Max和Pro两个版本。理想智能驾驶的AD Max 和AD Pro 都拥有强大的AI感知能力。理想汽车联合清华和MIT提出的混合式BEV算法框架，网络深度达到3万层，网络参数达到28亿个，大大提升了整体感知能力的上限。这套算法框架可以实现不同传感器类型的“可插拔”，在AD Pro 上使用纯视觉传感器，在AD Max 上兼容激光雷达等其他传感器，将感知能力和研发效率都发挥到极致。

此外，理想还设计了全行业视觉交互体验更好的EID环境信息显示，通过强大的智能驾驶芯片和智能座舱芯片，自动驾驶系统和您的眼睛都可以清晰准确地看到AI眼中的世界：大到大货车、异形车辆、横穿的外卖车；小到行人、路边的栏杆、变化的交通灯、桩桶、和地上的斑马线。

其次，在规划控制上，理想的高速NOA预测算法，提供了行业更为舒适的高速NOA自动变道和加减速体验。让高速NOA的自主变道成功率达到98%，理想把这样的效率和能力也应用到了不开导航的场景中，创造了可自主超车变道的车道保持增强版 LKA Plus。

当你处于上下班的高速和环路上，即使不开导航，LKA也会主动帮你超车变道，帮你省去打灯变道的多余动作，能不动手就不动手！这个功能将在4月推送到AD Max 的版本中。目前，BEV多障碍物交互预测模型已经验证完成，AD Max 已经可以更舒适地应对多种复杂的车辆加塞场景。

理想自研的AEB算法在AD Max上增加了激光雷达的应用，开创了行业内首个融合激光雷达的AEB功能，把激光雷达算法的安全场景，从车辆、骑车人、行人等主要交通参与者，拓展到了含异形车在内的不规则障碍物以及夜间场景。经第三方实测，在完全无灯的夜间环境中，对于横穿的行人从时速60公里可以制动到完全刹停。从已发生的事故数据统计可以看出，理想车主使用辅助驾驶时的事故率已经低于自己驾驶时的事故率了。

理想L8和理想L9交付后，主动学习里程累计达到1.6亿公里，主动学习累计时长高达720万小时。在研发效率上，以AEB为例，使用主动学习平均每7天迭代一个版本，比过去依赖传统研发方式效率提升了30倍以上。

除此之外，理想还全新建设了计算能力达到每秒100亿亿次浮点运算的超算集群，以及高达3.5万clip每天的自动化标注能力，按200人标注团队来算，我们的自动化标注效率比人工标注效率提升了2635倍，从基础设施和数据样本上为算法高效迭代保驾护航。