理想汽车7月内全量推送无图NOA发布端到端+VLM全新自动驾驶技术架构

2024年7月5日，理想汽车在2024智能驾驶夏季发布会宣布将于7月内向全量理想AD Max用户推送“全国都能开”的无图NOA，并将于7月内推送全自动AES（自动紧急转向）和全方位低速AEB（自动紧急制动）。

将于7月内推送的无图NOA带来四项重大能力升级，全面提升用户体验。首先，得益于感知、理解和道路结构构建能力的全面提升，无图NOA摆脱了对先验信息的依赖。用户在全国范围内有导航覆盖的城市范围内均可使用NOA，甚至可以在更特殊的胡同窄路和乡村小路开启功能。

在主动安全领域，理想汽车建立了完备的安全风险场景库，并根据出现频次和危险程度分类，持续提升风险场景覆盖度，即将在7月内为用户推送全自动AES和全方位低速AEB功能。

全方位低速AEB则针对泊车和低速行车场景，提供了360度的主动安全防护。在复杂的地库停车环境中，车辆周围的立柱、行人和其他车辆等障碍物都增加了剐蹭风险。

快系统，即系统1，善于处理简单任务，是人类基于经验和习惯形成的直觉，足以应对驾驶车辆时95%的常规场景。慢系统，即系统2，是人类通过更深入的理解与学习，形成的逻辑推理、复杂分析和计算能力，在驾驶车辆时用于解决复杂甚至未知的交通场景，占日常驾驶的约5%。

端到端模型的输入主要由摄像头和激光雷达构成，多传感器特征经过CNN主干网络的提取、融合，投影至BEV空间。为提升模型的表征能力，理想汽车还设计了记忆模块，兼具时间和空间维度的记忆能力。在模型的输入中，理想汽车还加入了车辆状态信息和导航信息，经过Transformer模型的编码，与BEV特征共同解码出动态障碍物、道路结构和通用障碍物，并规划出行车轨迹。

VLM视觉语言模型的算法架构由一个统一的Transformer模型组成，将Prompt（提示词）文本进行Tokenizer（分词器）编码，并将前视相机的图像和导航地图信息进行视觉信息编码，再通过图文对齐模块进行模态对齐，最终统一进行自回归推理，输出对环境的理解、驾驶决策和驾驶轨迹，传递给系统1辅助控制车辆。

理想汽车的世界模型结合了重建和生成两种技术路径，将真实数据通过3DGS（3D高斯溅射）技术进行重建，并使用生成模型补充新视角。重建和生成两者结合所构建的场景为自动驾驶系统能力的学习和测试创造了更优秀的虚拟环境，使系统具备了高效闭环的迭代能力，确保系统的安全可靠。