自动驾驶的研发灵感来源

李想，作为理想汽车的创始人，他在研发自动驾驶技术的过程中，受到了来自妻子的启发。他的妻子在学习驾驶过程中频繁发生剐蹭，这让李想深感困扰。然而，通过参加宝马驾驶培训初级班仅一天，他的妻子就解决了这个问题。这个经历让李想意识到，人类学习驾驶并非通过学习cornercase，而是通过提升能力的方式。这一认识对李想的研发工作产生了深远的影响。

李想认为，自动驾驶技术的研发也应该遵循这一原则。他将这种转变形象地比喻为从系统一（类似于人类的肌肉记忆和应激反应）到系统二（类似于人类的逻辑思考和深度学习）的转变。系统一是自动驾驶的基础，它需要通过大量的数据训练和模拟来实现。然而，只有系统一并不能满足自动驾驶的需求，因为自动驾驶还需要具备逻辑思考和深度学习的能力，这就是系统二的作用。

这一转变对理想汽车的自动驾驶技术研发产生了巨大的影响。首先，它改变了理想汽车的研发方向，使得他们的自动驾驶技术更加符合人类的学习方式。其次，这一转变也提高了理想汽车自动驾驶技术的安全性和可靠性。最后，这一转变还使得理想汽车的自动驾驶技术在市场上具有更强的竞争优势。

总的来说，李想从妻子学习驾驶的经历中得到了启示，并将其应用到了自动驾驶技术的研发中。这一转变不仅改变了理想汽车的研发方向，提高了自动驾驶技术的安全性和可靠性，还增强了他们在市场上的竞争力。

自动驾驶的研发路线

理想汽车的自动驾驶路线核心思路是使用一颗OrinX芯片用于端到端，另一颗OrinX用于VLM（视觉语言模型）。端到端为系统一，处理所有的正常的自动驾驶任务，而VLM为系统二，来解决兜底和泛化的能力。李想表示，基于现有的计算平台，有监督的L3级别自动驾驶100%可实现，最早在今年年底就会全量推送，无监督的L4自动驾驶三年内一定可以实现。

理想汽车的这一策略无疑是对自动驾驶技术的一次大胆尝试。通过使用两颗OrinX芯片分别进行端到端处理和视觉语言模型的构建，理想汽车旨在打造一个更为全面、高效的自动驾驶系统。这种分层设计，一方面能够充分利用每颗芯片的优势，提高系统的整体性能；另一方面，也使得系统在面对复杂多变的道路环境时，能够更加灵活地应对。

然而，这样的策略是否真的能够成功，还需要时间的检验。毕竟，自动驾驶技术的发展并非一蹴而就，它需要经过大量的实践和验证。而且，自动驾驶的安全性也是一个不容忽视的问题。因此，理想汽车需要在保证技术先进性的同时，也要注重安全性问题的考虑。

总的来说，理想汽车的自动驾驶路线虽然充满了挑战，但也充满了可能性。我们期待他们能够在未来的道路上走得更远，为我们带来更多的惊喜。

自动驾驶技术的突破

理想汽车在自动驾驶技术上的突破，无疑是对未来智能交通的重要贡献。首先，理想汽车在端到端模型方面的研究和实践，已经取得了显著的成果。早在2023年，他们就已经量产了ADMax3.0，并计划在2024年将其作为彻底的端到端模型。这种模型主要包括感知模型、决策模型和规划模型等，旨在实现从传感器数据到车辆行动的直接转换。正如某位行业专家所说：“这是一种革命性的转变，它将极大地提升自动驾驶的安全性和效率。”

其次，理想汽车在认知模型方面的预研进展也值得我们关注。他们试图提供基础的世界知识并形成对世界的一定认知与逻辑思维。这部分模型较大，因此需要定期进行短期的知识更新。正如某位知名学者所说：“这是人工智能领域的一大挑战，也是理想汽车在这个领域的独特尝试。”

此外，理想汽车还在世界模型方面进行了一些探索。他们希望通过生成式的世界模型来模拟真实环境，从而加速自动驾驶系统的训练和优化。这种探索无疑具有深远的意义，因为它可能会带来更高效、更准确的自动驾驶系统。

最后，理想汽车建立的增长的数据闭环，是他们实现快速迭代和训练的关键。这个闭环包括了大量的数据和训练过程，有助于提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。正如某位行业领袖所说：“这是一个持续改进的过程，也是理想汽车保持领先地位的重要因素。