OTA5.0 给理想智能驾驶带来哪些新的想象力？

12月10日，理想举行智能软件发布会，带来OTA 5.0，围绕智能驾驶、智能空间、智能增程进行了全面升级，信息量非常庞大。不过我们这次把重心主要放在智能驾驶方面。

理想现在也对自己的算法模型进行了重构。为什么要说也，因为最早的特斯拉、小鹏、蔚来，甚至是技术供应商（比如MAXIEYE）都已经重写自己的底层架构，现在轮到理想。

现在理想智驾从AD2.0全面升级到AD 3.0。从原先多个小模型以及人工规则为主的模块化算法架构提升为大模型为主的端到端架构。

从上面图中我们可以看到很多熟悉身影，比如现在大火的BEV、Occupancy占用网络以及「端到端」。

具体而言，在感知算法上，AD Max 3.0 采用视觉领域领先的BEV大模型和Occupancy占用网络，进一步提升了感知能力，规划算法逐步切换为时空联合规划算法可以更快完成驾驶轨迹规划，同时也更新了MPC模型预测控制算法，可以做到低时延、高准确的转向，比如在雪天车道被雪覆盖情况下自动脑补车道线、在乡间小道完成通行甚至避让路边行人，简单一句话总结就是，AD3.0智驾能力得到了大幅提升。。

能力提升基础上，理想这次带来了四大功能： 全国都能用的全场景智能驾驶（NOA）、全球都能用的全场景辅助驾驶（LCC）、表现更好的智能泊车以及更强的主动安全

全场景智能驾驶：可以实现从高速、城市环路、城区道路全覆盖，可以实现自动变道超车、出入匝道、按道路限速控速以及施工场景避让、拥堵场景博弈变道、城市场景路口通行、城市场景避让绕行等能力。

全场景辅助驾驶：不需要设置导航，就可以实现红绿灯启停、和复杂路口的长距离直行。该功能亮点在于，不仅在国内可以用，在国外也能使用。

智能泊车：能力全面提升，能通过环视鱼眼相机的BEV大模型和占用网络算法来识别周围的车辆、行人以及周边环境的物理边界，实现低速全车无盲区，启发式规划搜索算法可以实现毫秒级泊车轨迹规划，MPC模型预测控制则使得R-D档动态无感切换，此外这次带来代客泊车AVP，可实现路线主动学习、后台自主学习、跨多层通道行驶、倒车让行、避让绕行等多种能力

主动安全：紧急制动AEB能力再提升，AD Max3.0 AEB工作速域做到4-135公里每小时，覆盖全速域的驾驶安全。除了可以实现对车辆、行人、骑行人的告警制动，也可以对三轮车以及通用障碍物告警及制动，三轮车同向低速可实现80km/h刹停，行人场景也能做到110km/h刹停，静止车辆场景可以做到120km/h刹停。 主流行业供应商的AEB误触发率交付标准10-15万公里/次，AD Max3.0的AEB误触发率标准已经超过了30万公里一次。

在这次OTA升级中，全场景智能驾驶将覆盖全国所有高速公路、所有城市环路，还有110个城市的城区道路，下图是城市列表：

AD Max 3. 会在今年12月完成算法架构的切换 ，AD Pro3.0会在明年6月完成切换，全量推送给Pro和Air用户。