理想汽车智能驾驶技术解析

1. 自动驾驶的思考及研发进展

理想汽车的智能驾驶技术的研发始于2021年，从L2高速NOA开始，逐渐形成了自己对自动驾驶的独特认知。在L2级别，他们在固定的场景或封闭场景中进行辅助驾驶，这一部分主要是以rulebase为主，只有感知部分可能做了一部分的AI化或者模型化。

从2022年开始，理想汽车开始加大对智能驾驶的投入，他们的智能驾驶技术开始向数据驱动和端到端模型转变。他们开发出了一个完整的端到端模型，称为V12，这个模型可以做到从感知一直到跟踪、预测、决策、规划都做到模型化，且可以做到端到端的可虚拟。

2. 知识驱动的探索

理想汽车逐渐认识到，要想实现L4级别的自动驾驶，可能需要一个新的范式，他们称之为知识驱动。他们认为，要在未知场景或复杂场景里安全驾驶，需要真正的对世界进行理解，有一定的常识去理解世界。因此，他们开始探索使用大语言模型（LLM）或多模态的视觉语言模型，这些模型具有常识，可以在场景里安全地做驾驶。

3. 自动驾驶开发框架

理想汽车的自动驾驶开发框架分为快慢系统，类似于人的思维。快系统是system1，偏直觉，偏肌肉记忆或者是这种应激反应。这一part就是对于L3端到端的模型，直观的就是传感器看到什么样的场景，就做出什么样的决策和动作。在L4的这种未知场景或者是复杂场景里，他们需要具备这样的常识或者能力，这一块他们是可以去使用。所谓认知模型就是偏LLM去解决这一部分，是它提供了一个基础的一些世界的知识，形成对世界的一定的认知和逻辑思维。

4. 智能驾驶亮点介绍

理想汽车的智能驾驶亮点包括他们的端到端模型和认知模型。他们的端到端模型已经偏端到端，但是还没有完整的端到端。在认知模型方面，他们有一些预研的进展。

此外，理想汽车还在2023年12月10日发布了OTA5.0，其中智能驾驶平台升级为ADMax3.0，提供了全场景智能驾驶、全场景辅助驾驶、智能泊车和主动安全能力全面升级。智能空间平台开启了内测的MindGPT大模型让理想同学成为全家人的用车助手、出行助手、娱乐助手和“百科老师”。

5. 投入资源补齐短板

为了尽快弥补智能驾驶领域的短板，理想汽车正在扩大对智能驾驶人才的招聘。他们对外发表了智能驾驶团队招聘特辑，对外开放算法工程师、大模型工程师、软硬件工程师、测试工程师以及运营类共计50个社招岗位。工作地点包括北京、上海和深圳。

总的来说，理想汽车在智能驾驶技术上有着深入的研究和实践，并且在不断加大投入，以追赶行业领先者的步伐。