2024 年，理想汽车在智能驾驶领域动作频频，10 月 23 日宣布行业首创全新一代双系统智驾方案端到端 + VLM 全量推送，11 月 28 日车位到车位智能驾驶率先推送，12 月 31 日高速城市全场景升级端到端 + VLM 将全量推送 AD Max 用户。近期，腾讯新闻科技主笔张小珺深度对话理想汽车董事长兼 CEO 李想、智能驾驶研发副总裁郎咸朋，揭示理想汽车智能驾驶背后的战略布局与技术创新。
张小珺提到李想曾对智驾发火并给郎咸朋施压，郎咸朋表示这让团队重新聚焦体验和用户价值，端到端预研此前已开展，发火后速度加快。首次试驾端到端体验良好，让团队坚信其潜力，如刹车表现优于此前规则驱动的成果。
对于为何去年未推端到端，郎咸朋解释是在等待数据和算力成熟。理想 AD Max 车型销量增长使高质量训练数据达 10 亿公里规模，年初算力达 5EFLOPS，加上预研成果，今年具备了实施条件。
理想采用端到端 + VLM 方案，郎咸朋表示这是为解决自动驾驶系统面对未知场景的处理问题，模仿人类大脑工作方式，通过系统 1 + 系统 2 提升性能上限。
李想阐述了保留激光雷达的原因，强调在中国复杂路况下，如夜间无光线时，激光雷达可在 200 米距离探测，有助于实现 130 公里 / 小时的 AEB 自动紧急制动，保障用户安全，后续车型将继续保留。
李想透露受外脑启发，如陆奇博士的建议，促使团队研究端到端。他认为规则驱动的智驾存在局限，端到端是未来方向。与其他企业对比，他指出有些企业靠增加人力解决 Corner Case，但理想选择更具创新性的路径。
回顾人工智能领域的关键节点，李想提到 ChatGPT 的影响，同时分享内部 “哇塞” 时刻，如端到端模型训练成果显著，响应速度提升，下一个大版本将向用户展示技术工作方式。
郎咸朋 2018 年加入理想时，与李想确定数据为自动驾驶关键因素，按节奏推进，先造好车积累数据，今年智能驾驶对销量促进显著，AD Max 交付量占比提升。
理想提出有监督智能驾驶，区别于传统分级，郎咸朋认为 L3 是 L4 的先导而非 L2 延续，将自动驾驶视为能力开发，可随数据增长提升性能，已验证规模效应。
理想交付的有监督智能驾驶产品为全场景端到端一体化，郎咸朋预计 2025 年实现 L3，目前综合 MPI 目标不断提升，需储备大量算力和数据。
李想分享其智能驾驶使用占比约 80%，剩余 20% 因赶时间。他认为端到端可解决 L3，实现 100% 自动驾驶需三年，技术、产品、环境、政策和消费者信任需协同发展。
李想指出电动车竞争中，L4 将决定胜负，获取 L4 门票需 500 万辆以上车辆上路、掌握 VLA 基础模型能力、充足资金招募人才和算力，满足条件有望打造类似苹果的公司。
理想汽车在智能驾驶领域凭借创新技术和战略布局稳步前行，端到端 + VLM 方案、对安全的重视、理念变革以及对 L4 的积极布局，展示了其在行业中的领先姿态，未来有望在智能驾驶竞争中脱颖而出。
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