理想L6 Pro作为入门车型，其搭载的AD Pro智驾系统在城市NOA功能上的表现备受关注。该系统基于128TOPS算力的供应商方案，与高算力的AD Max形成鲜明对比。通过25公里复杂路段的实测，深入探讨其在常规与极端场景下的实际能力，揭示了低算力方案在智能驾驶领域的潜力与局限。
智能速览
理想AD Pro采用轻舟智航与地平线的128TOPS算力方案。
常规场景下，系统跟车、变道及路口通行表现稳定。
应对环岛等复杂路况时，系统会选择接管或中途退出。
行车策略偏保守，部分场景的处理不如AD Max流畅。
实测表现超出预期，其城市NOA功能对大部分用户已足够。
精华内容
尽管硬件参数与AD Max存在差距，但AD Pro的城市NOA实际体验究竟如何？通过五个典型复杂场景的极限测试，能更清晰地看到它的能力边界与真实水平。
常规场景稳
在25公里的测试路线中，理想L6 Pro的AD Pro系统在常规路况下展现了成熟度。在广州大道南这样的主干道上，车辆能够平顺地跟车行驶，并根据导航信息自主变道，对红绿灯的识别与通过也准确无误。不过，在车道选择逻辑上，AD Pro与AD Max存在差异，例如在没有明确转向指令时，系统曾跨越四条车道进行变道，这个决策显得不够优化，与“老司机”的流畅感有所区别。
借道处理保守
面对待转区和单行道借道等场景，AD Pro的表现体现了其安全优先的策略。在待转区，系统能跟随前车顺利通过，并能准确识别红绿灯状态。在单行道借道时，车辆会主动避让对向来车和占道车辆，确保通行安全。但在一些经验丰富的司机认为可以安全通行的会车场景，AD Pro表现得过于保守，倾向于停车等待，与AD Max VLA大模型那种超低速如行的策略形成了鲜明对比。
环岛通行遇阻
复杂的双层环岛是对AD Pro的严峻考验。在面对测试路线上的双红绿灯双层环岛时，系统策略性地选择了难度较低的上层环岛。然而，在驶入一个环岛前，车机系统直接发出了“请手动驶入”的提示。在另一个环岛测试中，车辆虽然成功驶入并完成了约四分之三的通行，但在最后阶段系统降级退出，需要人工接管。这表明在处理极度复杂的环岛逻辑时，128TOPS的算力方案仍有局限。
掉头表现不一
U型掉头场景的测试结果喜忧参半。在一个标准掉头位，车辆一把通过，表现完美。在另一个复杂的五车道掉头场景，系统能提前规划，连续跨越五条车道并平顺完成掉头。但第三个掉头位，系统虽有掉头意图，却最终错过路口直行而去。此外，在拥堵路段，AD Pro的跟车体验反而不错，车距控制适中，加塞情况较少，推测与车辆未配备提醒他人的“小蓝灯”有关。
总体来看，理想L6 Pro的AD Pro城市NOA表现确实超出了对其硬件配置的预期。它在多数场景下提供了稳定可用的辅助驾驶能力，证明了低算力方案通过优秀算法也能有出色表现。虽然在极端场景的处理上与AD Max尚有差距，但对大多数日常用户而言，其功能已足够实用。这是否意味着高算力不再是智驾的唯一答案？
