理想汽车：自动驾驶技术的创新与突破

随着科技的不断进步，自动驾驶技术已经成为汽车行业的焦点。在这个领域，理想汽车凭借其独特的技术架构和先进的算法，成功吸引了众多目光。特别是其最新推出的全自动AES和全方位低速AEB功能，以及基于快慢系统理论的自动驾驶算法架构，都展现了理想汽车在自动驾驶技术方面的深厚实力和持续创新。

理想汽车建立了完备的安全风险场景库，并根据出现频次和危险程度进行分类，持续提升风险场景覆盖度。其中，全自动触发的AES自动紧急转向功能，在车辆行驶速度较快时，能够自动紧急转向避让前方目标，有效避免极端场景下的事故发生。这一功能在AEB无法规避事故的物理极限场景下显得尤为重要，为用户提供了更加全面的安全保障。

全方位低速AEB功能则针对泊车和低速行车场景，提供了360度的主动安全防护。在复杂的地库停车环境中，车辆周围的立柱、行人和其他车辆等障碍物都增加了剐蹭风险。全方位低速AEB能够有效识别前向、后向和侧向的碰撞风险，及时紧急制动，为用户的日常用车带来更安心的体验。

在自动驾驶技术的架构方面，理想汽车受到诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼的快慢系统理论的启发，模拟人类的思考和决策过程，形成了更加智能、更加拟人的驾驶解决方案。其中，快系统即系统1，主要负责处理简单任务和日常驾驶的常规场景，占据驾驶过程的绝大部分。而慢系统即系统2，则专注于处理复杂甚至未知的交通场景，虽然占比较小，但在关键时刻能够发挥关键作用。

在自动驾驶算法架构的实现上，理想汽车采用了端到端模型和VLM视觉语言模型相结合的方式。端到端模型具备高效、快速响应的能力，通过接收传感器输入并直接输出行驶轨迹来控制车辆。而VLM视觉语言模型则拥有强大的逻辑思考能力，能够对复杂交通环境进行深入理解和分析，并输出决策信息给到系统1。双系统构成的自动驾驶能力还将在云端利用世界模型进行训练和验证，确保系统的安全可靠。

在端到端模型中，理想汽车通过多传感器特征提取和融合技术，以及记忆模块的设计，提升了模型的表征能力。同时，多任务输出在一体化的模型中得以实现，使得信息传递、推理计算和模型迭代更加高效。在实际驾驶中，端到端模型展现出了强大的通用障碍物理解能力、超视距导航能力、道路结构理解能力以及更拟人的路径规划能力。

VLM视觉语言模型则是理想汽车自动驾驶技术的又一亮点。它利用一个统一的Transformer模型，将图像和导航地图信息进行编码和推理，最终输出对环境的理解、驾驶决策和驾驶轨迹。该模型拥有22亿的参数量，对物理世界的复杂交通环境具有强大的理解能力。即使在面对首次经历的未知场景时，VLM模型也能够自如应对。

理想汽车的世界模型结合了重建和生成两种技术路径，为自动驾驶系统能力的学习和测试创造了更优秀的虚拟环境。通过重建真实数据和生成新场景相结合的方式，世界模型能够模拟各种复杂的交通环境和条件，确保自动驾驶系统在各种情况下都能够做出正确的决策和反应。

理想汽车在自动驾驶技术方面取得了显著的成果和突破。其全自动AES和全方位低速AEB功能以及基于快慢系统理论的自动驾驶算法架构都展现了理想汽车在自动驾驶领域的深厚实力和持续创新。未来，我们有理由相信理想汽车将在自动驾驶领域继续领跑，为用户带来更加安全、舒适和智能的驾驶体验。