理想汽車智駕系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在多個(gè)維度。在場(chǎng)景連貫性上，陌生園區(qū)和地庫(kù)自主泊車成功率高達(dá) 98%；安全層面，安全分處于第一梯隊(duì)，決策保守。硬件上，AD Max 3.0 系統(tǒng)配備 128 線激光雷達(dá)，高速 NOA 自動(dòng)變道成功率達(dá) 98%。無(wú)圖 NOA 不依賴高精地圖，時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃讓復(fù)雜路口選路精準(zhǔn)。此外，借助 Mind GPT 大模型優(yōu)化個(gè)性化策略，為用戶帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)、全面的智駕體驗(yàn)。

從技術(shù)自研角度來(lái)看，理想汽車有著堅(jiān)定的自研路線。2025年公布的全棧自研MindVLA模型，融合多種智能，在多個(gè)方面展現(xiàn)核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)。采用3D高斯作為核心中間表征，使得車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知更為立體、精準(zhǔn)，能更清晰地“看”到周邊狀況，提前做出應(yīng)對(duì)。MoE架構(gòu)與稀疏注意力的引入，大幅提升了運(yùn)算效率，讓智駕系統(tǒng)能夠快速處理各種復(fù)雜信息，及時(shí)做出決策。擴(kuò)散模型優(yōu)化駕駛軌跡，讓車輛行駛更加平穩(wěn)、安全，減少駕乘人員的不適感。

與部分品牌側(cè)重于在量產(chǎn)車型中穩(wěn)步推進(jìn)智能駕駛技術(shù)不同，理想汽車更傾向于為用戶帶來(lái)全場(chǎng)景、一體化的智能駕駛體驗(yàn)。比如其無(wú)圖NOA技術(shù)，極大地拓展了智能駕駛的應(yīng)用范圍，不再受高精地圖的限制，無(wú)論在何種道路條件下，都能為用戶提供可靠的智駕支持。在面對(duì)復(fù)雜路口時(shí)，時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃能力讓選路更加精準(zhǔn)，視覺與激光雷達(dá)前融合的占用網(wǎng)絡(luò)能更早識(shí)別不規(guī)則通用障礙物，對(duì)交通參與者的預(yù)警更及時(shí)，加減速時(shí)機(jī)把握得恰到好處。

總的來(lái)說(shuō)，理想汽車智駕系統(tǒng)憑借在場(chǎng)景應(yīng)用、安全保障、硬件配備、技術(shù)自研以及用戶體驗(yàn)等多方面的優(yōu)勢(shì)，在智能駕駛領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟，為用戶提供了可靠且不斷進(jìn)化的智能駕駛出行方案 ，也推動(dòng)著汽車智能駕駛技術(shù)不斷向前發(fā)展。