近期，億歐汽車透過一輛理想L9 Ultra體驗到了全新一代理想智慧駕駛端到端（E2E）+視覺語言大模型（VLM）。
億歐汽車試駕的理想L9 Ultra這款車搭載了全新的智慧駕駛系統。億歐汽車在試駕中體驗到了理想汽車首創的One-Model端到端模型將傳統的人工規則轉變為高效的人工智慧處理，極大提升了日常駕駛的反應能力。
結合VLM視覺語言大模型，這一系統能理解復雜環境、讀取導航資訊並遵循交通規則。試駕過程中，億歐汽車經歷了多個復雜場景，包括節日期間的擁堵道路和人流密集的區域，這為智慧駕駛系統的表現提供了一個實際檢驗的平台。
在實際駕駛中，億歐汽車感受到了系統在處理環島、U型掉頭及限時公交車道等復雜場景時的靈活性與智慧性。比如車輛能夠自動辨識坑窪路面並提前減速，加塞和繞行的決策也展現出極高的擬人化水平。透過一系列真實場景的測試，理想汽車向我們展示了全自動駕駛的可能性。
在進入試駕前，我們首先需要了解理想汽車的技術背景。理想汽車的One-Model端到端模型是全球第一個成功落地的技術方案，標誌著智慧駕駛系統從傳統的「人工規則」轉向「人工智慧」時代。這一轉變不僅提升了車輛對復雜交通環境的處理能力，還極大增強了車輛在日常駕駛中的資訊處理速度。
傳統的自動駕駛系統通常采用分段式架構，即將感知、定位、規劃和控制等功能分開處理。而理想的E2E模型則透過一個統一的模型實作了所有功能的整合。這種設計極大地減少了資訊傳遞過程中的損失，確保了數據的即時性和準確性。
理想的One-Model端到端模型是一大亮點。與傳統的模組化設計不同，這一模型將傳感器數據直接轉換為車輛控制指令，理應提高反應速度。在實際駕駛中，系統在城市環島和U型掉頭時表現出色，能夠快速做出決策，較好地應對復雜的交通情況。在實際駕駛中，億歐汽車能感受到車輛在復雜路況下的靈活應變能力，尤其是在面對突發情況時，系統能夠迅速作出反應，確保行駛安全。
視覺語言大模型（VLM）的引入令人印象深刻。因為VLM模型的引入為系統賦予了更強的理解能力。該模型不僅可以處理視覺資訊，還能透過語言理解交通規則、解析導航資訊。在試駕過程中，億歐汽車發現車輛能在復雜場景中自如應對，例如辨識路標、理解訊號燈變化以及判斷行駛路徑。尤其是在繁忙的城市道路上，VLM的優勢愈加明顯，車輛能迅速判斷周圍環境，為駕駛決策提供即時支持。
理想汽車的全新智慧駕駛系統不僅僅停留在技術創新上，更在實際駕駛中展現出多樣化的場景能力。這些能力不僅提升了駕駛的便利性，還增強了行車的安全性。
在試駕時，億歐汽車體驗到了一項非常實用的功能：路邊直接起步。車輛在檢測到周圍環境安全後，可以迅速從靜止狀態起步。這一能力使得駕駛者在停車後無需復雜的操作即可再次上路，極大提升了日常駕駛的便利性。
在試駕過程中，億歐汽車專門選擇了一條環島道路進行測試。系統能夠準確判斷環島的形狀和車速，並在合適的時機完成掉頭。這一過程流暢自然，沒有任何頓挫感。相比之下，傳統車輛在環島駕駛中往往需要頻繁操作，而理想汽車則使這一過程變得輕松自如。
此外，在行駛過程中，車輛能夠即時監測路面狀況。當遇到坑窪路面時，系統會提前告警並自動減速。這一功能有效降低了億歐汽車的心理負擔，確保了駕駛安全。
在高峰期的城市道路上，車輛的加塞能力和繞行能力展現出極高的智慧性。當遇到交通擁堵或臨時障礙物時，系統能夠快速判斷最優行駛路徑，並進行智慧調整。這種智慧化的駕駛方式讓人感受到科技的力量，也讓駕駛者能夠更從容地應對復雜交通情況。
理想汽車全新智慧駕駛系統的試駕體驗給億歐汽車帶來了不少的驚喜。無論是在城市道路還是高速公路上，系統都能較為流暢自如地應對各種復雜場景。
億歐汽車還感受到了車輛在行駛中的平穩性。得益於E2E模型的即時反饋，車輛能夠迅速適應不同的駕駛環境。這種適應力不僅提升了駕駛的舒適性，也減少了乘客的暈車感。
理想汽車的智慧駕駛系統在安全性方面的表現也讓億歐汽車印象深刻。無論是前方的障礙物，還是突發的行人，系統都能及時做出反應，確保行車安全。這種高效的反應能力讓億歐汽車對車輛的安全性充滿信心，也讓我們在駕駛中更加放松。
理想汽車的自動駕駛技術並非憑空而來，而是建立在深厚的理論基礎之上。其中，丹尼爾·卡尼曼的【快慢思維】理論對理想汽車的演算法架構設計產生了深遠影響。
該理論將人類的思考和決策過程分為兩個系統：系統1（快系統）和系統2（慢系統）。系統1負責快速、直覺的決策，而系統2則進行深入的分析和推理。理想汽車將這一理論運用於自動駕駛系統的設計中，形成了以E2E模型為核心的快速反應能力，同時結合VLM模型的邏輯思考能力。
在理想汽車的系統中，E2E模型作為系統1，具備高效快速響應的能力，而VLM模型則作為系統2，提供復雜場景下的邏輯思考。兩者相輔相成，使得車輛既能快速處理日常駕駛資訊，又能應對復雜環境下的挑戰。
VLM視覺語言大模型的引入是理想汽車的一項創新，它的目的是增強系統對環境的理解能力。在試駕中，億歐汽車發現VLM在閱讀導航資訊和理解交通訊號方面表現良好，尤其是在復雜的城市環境中。然而，在某些情況下，VLM的決策邏輯似乎缺乏靈活性，特別是在臨時變更的交通情況中，車輛的反應並不總是如預期般迅速。
理想汽車透過對百萬車主的行駛數據進行分析和挖掘，能夠持續最佳化其自動駕駛系統。這種數據驅動的方法不僅提升了模型的學習效率，也為系統的不斷叠代奠定了基礎。然而，試駕中億歐汽車發現，在特定的極端場景下，系統仍然會出現失誤，尤其是在一些稀疏場景下，車輛的判斷能力不足以應對復雜情況。這表明，在豐富的真實場景中，系統的表現還有待提升。
在整個試駕過程中，億歐汽車感受到理想L9 Ultra在提供智慧駕駛體驗方面的努力，但也必須指出，安全始終是智慧駕駛技術的重中之重。盡管系統在常見場景下表現不錯，但理想汽車仍然需要不斷完善演算法，確保智慧駕駛在各類環境下的安全性和可靠性。
總體而言，理想L9 Ultra的智慧駕駛系統展示了其在技術上的先進性，但在實際套用中仍然存在一定的挑戰。隨著技術的不斷發展和數據的不斷積累，億歐汽車期待看到理想汽車的智駕技術在未來的表現更加出色，讓智慧駕駛真正實作安全、高效的出行體驗。
此次試駕體驗不僅讓億歐汽車感受到了理想汽車在智慧駕駛領域的雄心，也讓億歐汽車意識到，未來的出行仍需在安全與技術之間找到更好的平衡。希望在不久的將來，理想汽車能夠在復雜場景下展現出更高的智慧與靈活性，為使用者提供更加安全、可靠的駕駛體驗。
