來源：理想官方

作者｜蘇鵬 

理想總是后來者，卻總能在關鍵節(jié)點做到奮起直追。

8月25日的成都車展，理想汽車公布了通勤NOA的推送計劃。9月起，理想汽車將向早鳥用戶推送通勤NOA的內(nèi)測版本，首先覆蓋包括北京、上海、廣州、深圳、成都在內(nèi)的10座城市。推送范圍將于10月覆蓋20座城市，11月達到50座，并于今年12月進一步擴展至全國100座城市。2024年第二季度，理想汽車通勤NOA將向全量AD Max用戶開啟推送。

這又是一次對先行者的迎頭跟進。此前，理想用一年時間自研了高速NOA導航輔助駕駛功能，還配備了激光雷達，將水平與小鵬汽車拉齊。 

關于城市NOA的故事同樣如此。不過與小鵬不同的是，理想的城市NOA的特點為：使用NPN特征和TIN網(wǎng)絡增強BEV大模型，做到不依賴高精地圖而識別萬物；使用模仿學習讓規(guī)控算法做出更加擬人的決策；全自動、全閉環(huán)的訓練平臺支撐大模型持續(xù)進化。

這需要大量的道路數(shù)據(jù)做支撐，據(jù)理想汽車商業(yè)副總裁劉杰透露，截至8月，理想汽車的自動駕駛訓練里程已經(jīng)超過7億公里，這足以驅動理想城市NOA的能力迭代。

越高級的自動駕駛規(guī)格也需要更多的道理數(shù)據(jù)規(guī)模，這是業(yè)內(nèi)的技術共識，“基本上到百億公里的規(guī)模是面向L4算法所需要的訓練量?！?/p>

賣出更多的車，拿到更多的道路數(shù)據(jù)，也是理想壯大商業(yè)規(guī)模，并夯實自動駕駛護城河的關鍵。 

接下來的希望被寄托在電動車領域，畢竟電動車對應著廣袤的市場份額和想象空間。理想拿出了首款電動產(chǎn)品——理想MEGA，這是一款MPV產(chǎn)品，其在電動產(chǎn)品序列的地位就像理想ONE、理想L9之于增程動力產(chǎn)品一樣，“MEGA是這條產(chǎn)品線的最頂端，然后基于MEGA的基礎，再去做不同階段的覆蓋?！?/p>

雖然與L系列的技術路線不同，但打造純電系列的出發(fā)點依然是理想的“老套路”，發(fā)現(xiàn)市場上未被滿足的需求，超越這種需求，然后拿到更多的市場訂單。劉杰透露，純電和增程，未來銷量基本上能夠做到將近1:1的比例。

這個的前提是產(chǎn)品力水平相當，相較于增程動力，純電有著天生的補能焦慮。如何將純電的產(chǎn)品力拉到與增程齊平，這是理想要面對的技術必考題。

跨過0到1的創(chuàng)業(yè)期，也走過了1到10的新階段，接下來的戰(zhàn)局將決定理想汽車的上限，純電產(chǎn)品序列和自動駕駛是理想突破上限的支撐點。

以下是媒體與理想汽車商業(yè)副總裁-劉杰，理想汽車智能駕駛產(chǎn)品負責人-趙哲倫，理想汽車純電產(chǎn)品負責人-李昕旸的采訪實錄：

Q：相對于之前的工程版本，目前推送的城市NOA主要聚焦在哪些方面的優(yōu)化？

A：主要聚焦在泛化性的提升。在廣深、川渝等更多的城市，有非常多，非常復雜的區(qū)域性問題，比如上海、深圳有非常多的潮汐車道的場景，比如成都老城區(qū)的車道非常狹窄、比如廣州車道非常彎折、曲率較大。

理想希望通過算法模型的提升，在各個城市都能實現(xiàn)比較好的產(chǎn)品力，這樣才能做到更多的城市擴展計劃，從10城到100城，這都基于優(yōu)秀的算法泛化性。

Q：理想的城市NOA，相較于小鵬汽車有哪些優(yōu)勢？ 

A：第一點是技術路徑，小鵬做得比較早，他們采用的都是依賴高精地圖的方式，所以現(xiàn)在小鵬還是需要維護地圖版本和地圖軟件。而理想汽車從立項開始，就一直堅持用模型的方式、用無圖的方式去實現(xiàn)，我們整體更加專注，專注于將無圖的方案、把BEV的方案做好。

第二點，除了無圖，理想在車隊規(guī)模上有絕佳優(yōu)勢。在這一代AD Max和AD Pro平臺的定義上，兩個平臺的數(shù)據(jù)、訓練資料完全是可以復用的，而且加上保有量的優(yōu)勢，我們在算法的提升上有很大的資源儲備。

Q：理想的NOA使用里程已經(jīng)突破了2億公里，之前自動駕駛領域也都在談里程對于系統(tǒng)和產(chǎn)品體驗的作用，理想對此有什么感知？

A：理想公布的城市NOA使用里程是差不多2億公里以上，整體輔助駕駛的里程會更多，訓練里程也會更多，因為從算法訓練上來說，用戶在非輔助駕駛狀態(tài)下的一些訓練資料是可取的，所以我們的訓練數(shù)據(jù)量相對會更多。

從功能使用上來說，目前行業(yè)內(nèi)的共識是，基本上到百億公里的規(guī)模是面向L4算法所需要的訓練量，但對我們而言，我們在不斷提升L2+級、包括城市NOA的產(chǎn)品力過程中，我們的接管率有一個很明顯的提升。

Q：多少里程的時候有量變帶動質變的意味？

在目前的智能輔助駕駛階段，無論是城市NOA還是全場景NOA，本質上和訓練里程都是線性關系，訓練里程越多，泛化性能力就越強。無論是在城市NOA，還是以后在高速NOA的場景上，車自己做感知決策的能力就會越強。

我們認為下一階段從量變到質變的過程就是真正邁入L4，因為目前無論是哪種NOA，本質上還是需要駕駛者去關注路面、去作為主導的，所以要真的實現(xiàn)L4才是質變的過程，要實現(xiàn)這個質變，我們認為基本上是需要100億公里的訓練里程。

Q：理想智駕有Max、Pro兩種方案，采用了并非完全一樣的傳感器和硬件算力，在數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合中會有額外的挑戰(zhàn)嗎？

A：理想在前期定義架構時，就是比較早的AD Max、AD Pro兩套平臺的定義，即在同一時間圍繞車型去做定義。我們在定制架構的時候，兩套平臺的控制器或者芯片其實不一致，傳感器會有差別，但有一個很重要的事情是，傳感器的布置位置是保持完全一致的，包括攝像頭的角度。

所以在初期驗證時，兩組數(shù)據(jù)對我們的算法都是有效的，這兩組算法在云端做模型融合時，基本上能做到90%以上的復用率，所以AD Max和AD Pro在訓練資料上基本上還是可以共享的。

Q：如果未來硬件成本降到一定程度，理想大一統(tǒng)的傳感方案里，是否還保留激光雷達？

A：這個問題的核心在于我們?nèi)绾慰创す饫走_。激光雷達其實像是智能駕駛領域的安全氣囊，它的物理特性對我們的視覺以及傳感器是很好的補充。

激光雷達對理想的城市NOA是有價值的。今天在以感知為主的NOA方案下，沒有激光雷達的車輛依然可以自主轉向，去博弈。但當遇到視覺無法感知到的特殊情況，比如弱光環(huán)境時，激光雷達就能起到很好的兜底作用，能夠幫助車輛去制動。

在我們看來，激光雷達依然是一個對車輛行駛安全和穩(wěn)定很重要的部分。但產(chǎn)品的推出往往需要在功能和成本之間綜合考慮，理想的核心原則還是為用戶創(chuàng)造真正的使用價值，后續(xù)我們也會基于這個原則去選擇用還是不用。

Q：高速NOA是否會成為智能駕駛方面的第一個剛需？

A：我認為高速NOA一定會先成為剛需。從今天整體用戶使用上來說，城市NOA的用戶狀態(tài)還處于相對比較早期的階段，更多是追求新鮮的極客用戶會使用，對于廣泛的消費者來講還有一定的距離。

目前行業(yè)里面高速NOA的成本比較高，從行業(yè)視角來講，隨著行業(yè)的降本，讓相對價格更低的車型也能配備高速NOA之后，很多用戶都會適應這樣的功能并且去使用。

Q：未來，具備城市NOA能力的車型，是否會在高速NOA的能力表現(xiàn)上實現(xiàn)降維打擊？

A：當大模型算法從城市遷移到高速之后，絕對是降維打擊。核心原因是具備了整個場景的還原、感知能力和預測能力之后，過去高速上一些大家覺得很復雜的場景，但相對城市來講，基本上是比較簡單的場景，類似于旁車的惡意加塞、前方道路施工、不規(guī)則的匝道，這些情況在城市來講算是比較簡單的。

唯一要克服的問題是高速有高速特性，高速它速度快，所以感知距離需要更遠，這個是我們下半年正在處理的工作，當我們的處理好、感知得又遠、又加上城市NOA對環(huán)境的理解處理之后，在高速上能實現(xiàn)一個非常好的水平。

Q：如果理想的視覺能力提升到足夠高度，在這個基礎之上，激光雷達有沒有退出的機會？

A：事實上在今天，很多傳感器還有它獨特的特性。比如毫米波雷達，它是所有傳感器中，抗異常天氣如雨雪霧等性能最強的，穿透能力最好的?；谝曈X本身的限制，雖然能取代毫米波，能達到類似于毫米波的性能，但是碰到極端的環(huán)境時，是可能會受到一定干擾的。所以在我們內(nèi)部更多維的產(chǎn)品決策中，我們不會那么激進的一定把哪個區(qū)域砍掉，完全通過通用的視覺去解決，我們相對會更謹慎一些，更多的考慮產(chǎn)品力。

至于要不要保留雷達的問題，對于理想來講，這里邊有兩件事：

第一，理想汽車面向的是家庭用戶，安全特別重要，所以我們還是會保留一些重要的安全冗余。比如說雷達所提供的Occupancy網(wǎng)絡信息，可能沒有雷達就提供不了，所以這是一個非常重要的條件。

第二，我們所在的國內(nèi)的道路，路況相比美國要復雜得多，所以在一段時間內(nèi)我們不會直接放棄掉雷達的能力，與其說我們在想怎么去把雷達砍掉，我們更多思考的問題其實是，隨著雷達裝機量的提升，怎么讓雷達的成本更優(yōu)秀。

Q：通勤NOA和比較全面的無圖的城市NOA相比在研發(fā)上的差異大嗎？

A：最早立項時，理想就不再采用高精地圖的方式去做城市NOA，而是回到用算法模型的方式去思考。回到用戶如何真正用上城市NOA能力這個問題，我們想優(yōu)先覆蓋用戶從家到公司的通行路線。這里的通行路線就不會有類似于道路等級、道路類型的限制，用戶能很快地用上，這是我們的初衷，也和我們的算法方式相契合。

第二點，本質上來講，對于我們的算法結構，用戶都用上了之后，大家的路線能做到共享。用戶數(shù)一旦多了，只要是用戶要行駛的路，我們都是開通的，就沒有道路等級的關系了。到更多的三四線城市都能去做這樣的開道。我們今天之所以會首推通勤NOA，因為能服務更多的用戶率先用上。而跟我技術的效率去契合的是，隨著更多的用戶用上，區(qū)域也會很快得到開放。

Q：中國有600多座城市，為什么只在100座城市告訴大家理想做到了城市NOA？

A：理想目前規(guī)劃的100座城市名單，對理想用戶的覆蓋率已經(jīng)到95%以上。

另外，后續(xù)階段我們逐漸將不限制用戶所在的城市，只要是理想AD Max車主，他只要符合早鳥用戶標準，都可以去使用我們的城市NOA功能。

Q：理想汽車純電產(chǎn)品的布局是如何的？

A：MEGA將在今年年底發(fā)布，明年二月份開啟交付。明年理想還有三款純電產(chǎn)品。

Q：增程式和純電動，兩種不同動力車型未來銷量比重是多少？

A：跑在前面的一些企業(yè)，比如同時擁有純電車和增程/插混解決方案的車企，當他們定價相差在合理范圍的時候，基本上能夠做到將近1:1的比例。我們相信中國家庭用戶的范圍足夠廣泛，所以當純電和增程產(chǎn)品在并行銷售的時候，我們認為也會接近這個比例。

我們希望每一個家庭用戶最好的搭配是既有一臺理想的增程，又有一臺理想的純電。

Q：理想的第一款純電車——理想MEGA，為什么做成MPV？

A：純電是一個產(chǎn)品線，MEGA是第一款車，之后我們也會像L系列一樣去做不同價位段的產(chǎn)品，做廣泛覆蓋，MEGA是這條產(chǎn)品線的最頂端。

做MPV的出發(fā)點和理想之前做理想L9、理想ONE是一樣的，我們發(fā)現(xiàn)市場上仍然有用戶的客觀需求沒有被滿足，我們希望能夠去超越這種需求。現(xiàn)階段市場上已經(jīng)有很多MPV，包括燃油，純電和增程等各種能源形式，但背后有很多問題沒有被解決。比如純電MPV已經(jīng)有很多款，幾乎沒有爆款出現(xiàn)，因為這背后是補能和用戶出行的問題，尤其是跨城出行體驗，這個是我們要解決的一個問題。

Q：剛剛提到如果純電和其他能源形式的價格差距不大，一般的銷量比例是1：1。但是騰勢D9的純電產(chǎn)品只占1%，怎么看待這個問題？

A：剛剛提到的是一個關鍵假設，這個假設的前提是產(chǎn)品力水平相當，只有產(chǎn)品力相同甚至超越的情況下，我們認為才能達到這樣的銷量比例，產(chǎn)品力包括剛才我們提到的從安全到空間的各方面，包括最基礎的補能體驗。家庭用車是無法容忍一家人在充電時等待1—2個小時。

Q：理想的5C超充網(wǎng)絡，在運營側怎么跟增程車去匹配？

A：如何去跑運營算法，其實就是各樁之間的功率分配問題。我們現(xiàn)在有一套基本的模型，比如2C和5C都在充電的時候，在什么階段把更多的功率給到5C，在什么階段把更多的功率給到2C，怎么去調(diào)配，這是一個很復雜的算法。

但是目前這個算法和智能駕駛一樣，還需要積累更多的實際運營數(shù)據(jù)，還要再去做訓練，所以接下來我們在運營過程中要不斷去迭代和優(yōu)化，我們最終的目標還是在單位時間內(nèi)實現(xiàn)每輛車最高的充電效率。而且尤其對于2C來講，在電壓極低和極高的時候，都有涓流效應產(chǎn)生，所以并不是任何時候都需要用到或者能夠充到滿功率的狀態(tài)，所以這里就需要算法來做有效的功率分配。

Q：理想和寧德時代在電池上是怎么合作的？

A：麒麟電池是一個架構。很多人都在用麒麟電池，但每一個廠家的解決方案是不一樣的。

我們是基于麒麟架構，跟寧德時代做了很多深層次的聯(lián)合研發(fā)，包括與車型、電機端、平臺端去匹配的問題，否則我們的充電功率是達不到5C。5C最終是一個體系，電池只是其中的一環(huán)，還有電控、動力芯片、充電樁。

雖然都叫麒麟架構，但是每一家企業(yè)最終匹配出來的方案和與寧德合作的研發(fā)深度還是有差別的。

Q：麒麟的電芯應該是寧德時代的標準電芯，理想有沒有對電芯本身去做深度聯(lián)合開發(fā)？

A：理想從電芯到電池到整車的集成，都是做了聯(lián)合開發(fā)的。

如說要滿足5C的要求，鋰離子的傳輸速率就要優(yōu)化，另外充電功率提升了，發(fā)熱量就大了，即便具備5C的能力，只要電池溫升不控制好，溫度一上來就會有問題，所以我們也做了對于電芯內(nèi)阻的優(yōu)化，這都是到電芯級別的聯(lián)合開發(fā)。所以合作深度上不同的企業(yè)還是有差異。

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