理想智駕水平的提升主要依賴于端到端（E2E）技術(shù)、視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）以及世界模型等。端到端技術(shù)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，能有效提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)對(duì)未知環(huán)境的能力；視覺(jué)語(yǔ)言模型可通過(guò)深度學(xué)習(xí)理解圖像內(nèi)容，助力做出精準(zhǔn)決策；世界模型則用于構(gòu)建車輛對(duì)周圍環(huán)境的整體認(rèn)知。這些技術(shù)相互配合，從不同維度為理想智駕水平的進(jìn)階提供有力支撐 。

端到端技術(shù)在理想智駕中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它采用單一模型處理感知、決策與控制，極大提升了效率與擬人化操作表現(xiàn)。在理想汽車的AD Max 3.0和AD Pro 3.0平臺(tái)，就采用了以大模型為主的端到端算法架構(gòu)。這一技術(shù)可直接處理車載傳感器收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)而規(guī)劃決策行駛軌跡，讓車輛在復(fù)雜路況下也能高效應(yīng)對(duì)，提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的魯棒性與適應(yīng)能力。

視覺(jué)語(yǔ)言模型同樣不可或缺。它利用深度學(xué)習(xí)理解圖像內(nèi)容，例如DriveVLM系統(tǒng)，能模擬人類駕駛邏輯思維。在智能駕駛過(guò)程中，該模型為車輛增添了理解與交互維度，結(jié)合圖像和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，通過(guò)多種模塊和架構(gòu)提升處理能力，從而使系統(tǒng)具備對(duì)未見(jiàn)場(chǎng)景的適應(yīng)能力，面對(duì)各種復(fù)雜場(chǎng)景都能及時(shí)做出準(zhǔn)確決策。

世界模型則為理想智駕的進(jìn)一步發(fā)展助力。在L3向L4躍遷的進(jìn)程中，世界模型技術(shù)被用于構(gòu)建車輛對(duì)周圍環(huán)境的整體認(rèn)知，宛如為決策層提供了一份“標(biāo)準(zhǔn)答案”。同時(shí)，借助“錯(cuò)題集”和“模擬題”篩選迭代，有效降低了長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)問(wèn)題對(duì)模型準(zhǔn)確性的影響，為智駕系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

總之，端到端技術(shù)、視覺(jué)語(yǔ)言模型和世界模型相互協(xié)作、相輔相成，共同推動(dòng)著理想智駕水平不斷提升，讓理想汽車在智能駕駛領(lǐng)域不斷邁向新高度，為用戶帶來(lái)更智能、更安全的出行體驗(yàn)。