眾所周知，“端到端”智駕技術是當前汽車圈的大熱門，也成了當前重視智駕品牌的“兵家必爭之地”。

而在一眾汽車品牌中，理想汽車以不到4個月時間迭代超30個版本的速度，在端到端智駕方面加速狂奔。那么，理想端到端智駕，是否真正實現(xiàn)了功能和體驗的雙重進步呢？

在理想汽車近期舉行的端到端智能駕駛體驗日活動上，我們體驗到了理想汽車基于“端到端+ VLM視覺語言大模式”架構而實現(xiàn)的“車位到車位” NOA領航智駕功能。

根據理想汽車的說法，這是“國內唯一，全球唯二的量產One Model架構端到端智駕系統(tǒng)”，毫無疑問，全球唯二的另一家車企，是海外的特斯拉。

國內車企一如既往地熱衷與行業(yè)頭部的特斯拉進行對比。在聊“端到端”智駕體驗之前，我們先簡單聊一下什么是“端到端”。

過去大家的智駕算法都是走“多步驟規(guī)則式”路線。從感知系統(tǒng)識別路況，到規(guī)劃系統(tǒng)計算路線，再到控制系統(tǒng)執(zhí)行路線，基本是一個線性的流程。很直觀，但偏線性的流程也造成每一步計算都需要花費時間，整體響應速度偏慢，智駕反應會有滯后性。

端到端，則相當于把所有的流程都交給唯一的“一個系統(tǒng)”，也就是One Model架構去做，由系統(tǒng)接收所有的傳感器數(shù)據，通過端到端大模型輸出智駕路線，其中的識別、計算、執(zhí)行流程并不是線性流程，更類似于人在駕駛時的本能反應，除了效率更高之外，智駕路線也更聰明和擬人化。

而VLM（視覺語言大模型），則可通過車身的相機圖像及導航地圖信息進行視覺信息編碼，由VLM模型進行推理，可讓車輛理解周圍路況信息的特殊意義和規(guī)定，決策行駛軌跡。相當于VLM為理想的端到端智駕，在應對特殊高上限場景時，又添加了一雙眼睛，來應對復雜狀況。

比如，在VLM系統(tǒng)支持下，理想智駕能夠根據路牌信息，推理當前是否處于允許通行時間，繼而決定是否可以在公交車道上通行。此外，VLM模型還能應對學校區(qū)域、潮汐/可變車道、路邊施工信息及道路坑洼等的提示，讓智駕系統(tǒng)的上限更高。

我們這次的試駕路線，涵蓋了進出狹窄小區(qū)道路通行、無保護左轉、環(huán)島、U型掉頭和復雜施工場景，甚至連高速收費站通過ETC匝道和停車場閘機都包含在內。在國內的一線城市中，廣州的交通狀況稱得上復雜。而記者此次試駕的搭載了OTA6.5的理想車型，成功應對了上述幾乎所有復雜路況，在U形掉頭、復雜環(huán)島、高速ETC通行、避讓行人等場景下都表現(xiàn)絲滑，感覺就是人類司機在開車。

不過，在這段一小時左右的路途中，也遭遇了三次需手動接管的情況。一是在狹窄道路遇到同向行駛的電瓶車不敢繞行，相對比較保守。二是在高速上頻繁出現(xiàn)靠最右邊車道跟隨大車的情況，通行效率不高。最后則是在一段市區(qū)道路上，出現(xiàn)了車道線來回偏移，車輛找車道而壓線的問題。雖然都沒有造成危險，但確實尚有小瑕疵，在現(xiàn)場跟理想汽車人員反饋后，他們也表示后續(xù)會繼續(xù)進行版本迭代更新來提升體驗。

其實，如果上述并未造成危險的情況我沒有插手，從整體體驗上來看，在錄入了起點和終點車位的前提下，理想的這套端到端智駕已經能夠實現(xiàn)全程零接管。上車只要按下屏幕上的出發(fā)鍵，之后就可以讓車輛自行行駛到目標車位，作為當前法規(guī)下允許的智能輔助駕駛系統(tǒng)，理想的“端到端+ VLM”架構稱得上同級第一梯隊。

根據官方介紹，截至11月13日，理想汽車的智能駕駛累計里程已經達到26.7億公里，較去年年底提升123%，主動安全累計避險次數(shù)超過360萬次。

據悉，如今這套最新的智駕系統(tǒng)已經全量推送給擁有AD MAX的所有車主。