理想 TOP2 03月02日
虽然理想成绩很不错, 但不宜仅以接管次数来论智驾水平高低
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本文打破了以接管次数作为智驾水平唯一评判标准的传统观念,指出在当前消费者体验至上的背景下,应综合考虑驾驶者习惯、通勤效率等因素。理想和特斯拉之所以领先,在于其横向纵向加速度变化率的拟人度,这种拟人感难以量化,需深度体验方可感知。此外,文章还强调了理想在VLM方案上的原始创新,以及其在AI领域,尤其是基座模型上的自主研发决心。文章呼吁关注智驾的内功,即企业领导者对AI的理解和对技术方向的把控。

🚦接管次数并非智驾水平的唯一标准:不同驾驶者对智驾的熟悉程度、安心感阈值以及对通勤效率的耐受度不同,都会影响接管次数。刻意追求低接管次数可能会牺牲整体的驾驶体验。

🚗理想和特斯拉的领先之处:在于其智驾系统在横向和纵向加速度变化率上的拟人感,使得驾驶体验更接近于真人驾驶,但这难以通过数据或视频直观展示,需要长时间的实际体验才能感知。

💡理想在VLM方案上的原始创新:理想提出的量产VLM方案是智驾架构上的原始创新,虽然创新度不如DeepSeek,但仍体现了中国企业在技术创新上的潜力。VLA则是理想在端到端+VLM基础上,对正确前进方向的探索。

🧠自研基座模型的重要性:理想选择自研基座模型,更多是基于对AI技术发展趋势的深刻理解和对自身需求的精准把握,而非仅仅是对标Grok。这体现了理想在AI领域长期发展的战略眼光。

原创 理想TOP2 2025-03-01 21:22 四川

理想特斯拉最领先其他家的地方实际是横向纵向加速度变化率拟人度

本文核心表达:

局限于此时此刻消费者体验角度,不应该仅依据接管次数来评判智驾水平,因为首先不同人阈值熟练程度不同会导致接管接管次数不同,其次刻意追求低接管次数反而牺牲了体验。

理想特斯拉最领先其他家的地方实际是横向纵向加速度变化率拟人度,这个点很难通过视频/数字的方式来展现。

内功而言,理想/特斯拉最领先其他家的是一把手对AI的了解程度,判断先进智驾架构前进方向,先进AI前进方向的能力。


以下为更详细论述:

伴随着特斯拉FSD入华,近期出现了大量媒体横测直播,基本以接管次数/违章数作为评判标准,大多数测试里理想都处于第一的位置。


虽然L3L4前进方向肯定是尽可能低的接管次数,但局限于此时此刻消费者能感受到的智驾,接管次数是受非常多因素影响的。

包括但不限于驾驶者自身对智驾熟悉程度/对端到端智驾熟悉程度/对安心感接管阈值/对通勤效率耐受度等等。

即首先,不同驾驶者自身情况的不同就会导致接管次数有不少差别。

其次,现阶段,如果一个老手每时每刻都刻意追求低接管次数,实际上是牺牲了整体通勤体验的。

这里牺牲指,在XX情况下,短暂接管一下,再重新开启,实际体验是更好的。老手故意追求更低接管次数,更接近于是在打游戏,低接管次数反而能说明自己水平高,有更强的判断智驾能力边界的能力。


理想和特斯拉现阶段智驾最领先其他家的地方,横向纵向加速度变化率拟人感,这东西对于实际体验而言,就是开得明显比其他家更像人。

但是首先任何外部人士都没有条件测横向纵向加速度变化率,其次,即使可以测,宣传直观性上也会是一个很差的效果。

拟人感最佳体验方式是,至少有长期开理想智驾一周以上的时间,然后再去开其他家的车,会清晰感知到只有理想特斯拉是真拟人,其他家都不是。但普通消费者这块的实操成本很高。


中文互联网过去二十年非常常见的一个论调,中国适合做跟随,美国引领原始创新。DeepSeek在大众圈爆火后,有一部分人开始相信中国可以做原始创新了。

实际上理想提出量产VLM方案,也是原始创新,当然创新度没有DeepSeek那么高。

VLM是量产乘用车智驾架构的原始创新,DeepSeek是对Transformer底层计算模式和内存管理做了创新优化,本质是对计算流程的重构。


目前绝大多数看好理想人士没有意识到理想这块的水平,理想VLA将有更高水平的原始创新。

在端到端之前,理想智驾可以理解成完全跟随特斯拉。端到端+VLM是理想站在特斯拉肩膀上,+VLM的部分是理想的创新。VLA则更多是理想站在端到端+VLM基础上,自己发现了VLA是正确的前进方向。理想要自己做基座模型,或许一方面参考了grok,但更多的实际上是李想/理想AI 团队在研究过程中自己发现不得不自己做基座模型。


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