近期，亿欧汽车通过一辆理想L9 Ultra体验到了全新一代理想智能驾驶端到端（E2E）+视觉语言大模型（VLM）。
亿欧汽车试驾的理想L9 Ultra这款车搭载了全新的智能驾驶系统。亿欧汽车在试驾中体验到了理想汽车首创的One-Model端到端模型将传统的人工规则转变为高效的人工智能处理，极大提升了日常驾驶的反应能力。
结合VLM视觉语言大模型，这一系统能理解复杂环境、读取导航信息并遵循交通规则。试驾过程中，亿欧汽车经历了多个复杂场景，包括节日期间的拥堵道路和人流密集的区域，这为智能驾驶系统的表现提供了一个实际检验的平台。
在实际驾驶中，亿欧汽车感受到了系统在处理环岛、U型掉头及限时公交车道等复杂场景时的灵活性与智能性。比如车辆能够自动识别坑洼路面并提前减速，加塞和绕行的决策也展现出极高的拟人化水平。通过一系列真实场景的测试，理想汽车向我们展示了全自动驾驶的可能性。
在进入试驾前，我们首先需要了解理想汽车的技术背景。理想汽车的One-Model端到端模型是全球首个成功落地的技术方案，标志着智能驾驶系统从传统的「人工规则」转向「人工智能」时代。这一转变不仅提升了车辆对复杂交通环境的处理能力，还极大增强了车辆在日常驾驶中的信息处理速度。
传统的自动驾驶系统通常采用分段式架构，即将感知、定位、规划和控制等功能分开处理。而理想的E2E模型则通过一个统一的模型实现了所有功能的整合。这种设计极大地减少了信息传递过程中的损失，确保了数据的实时性和准确性。
理想的One-Model端到端模型是一大亮点。与传统的模块化设计不同，这一模型将传感器数据直接转换为车辆控制指令，理应提高反应速度。在实际驾驶中，系统在城市环岛和U型掉头时表现出色，能够快速做出决策，较好地应对复杂的交通情况。在实际驾驶中，亿欧汽车能感受到车辆在复杂路况下的灵活应变能力，尤其是在面对突发情况时，系统能够迅速作出反应，确保行驶安全。
视觉语言大模型（VLM）的引入令人印象深刻。因为VLM模型的引入为系统赋予了更强的理解能力。该模型不仅可以处理视觉信息，还能通过语言理解交通规则、解析导航信息。在试驾过程中，亿欧汽车发现车辆能在复杂场景中自如应对，例如识别路标、理解信号灯变化以及判断行驶路径。尤其是在繁忙的城市道路上，VLM的优势愈加明显，车辆能迅速判断周围环境，为驾驶决策提供实时支持。
理想汽车的全新智能驾驶系统不仅仅停留在技术创新上，更在实际驾驶中展现出多样化的场景能力。这些能力不仅提升了驾驶的便利性，还增强了行车的安全性。
在试驾时，亿欧汽车体验到了一项非常实用的功能：路边直接起步。车辆在检测到周围环境安全后，可以迅速从静止状态起步。这一能力使得驾驶者在停车后无需复杂的操作即可再次上路，极大提升了日常驾驶的便利性。
在试驾过程中，亿欧汽车专门选择了一条环岛道路进行测试。系统能够准确判断环岛的形状和车速，并在合适的时机完成掉头。这一过程流畅自然，没有任何顿挫感。相比之下，传统车辆在环岛驾驶中往往需要频繁操作，而理想汽车则使这一过程变得轻松自如。
此外，在行驶过程中，车辆能够实时监测路面状况。当遇到坑洼路面时，系统会提前告警并自动减速。这一功能有效降低了亿欧汽车的心理负担，确保了驾驶安全。
在高峰期的城市道路上，车辆的加塞能力和绕行能力展现出极高的智能性。当遇到交通拥堵或临时障碍物时，系统能够快速判断最优行驶路径，并进行智能调整。这种智能化的驾驶方式让人感受到科技的力量，也让驾驶者能够更从容地应对复杂交通情况。
理想汽车全新智能驾驶系统的试驾体验给亿欧汽车带来了不少的惊喜。无论是在城市道路还是高速公路上，系统都能较为流畅自如地应对各种复杂场景。
亿欧汽车还感受到了车辆在行驶中的平稳性。得益于E2E模型的实时反馈，车辆能够迅速适应不同的驾驶环境。这种适应性不仅提升了驾驶的舒适性，也减少了乘客的晕车感。
理想汽车的智能驾驶系统在安全性方面的表现也让亿欧汽车印象深刻。无论是前方的障碍物，还是突发的行人，系统都能及时做出反应，确保行车安全。这种高效的反应能力让亿欧汽车对车辆的安全性充满信心，也让我们在驾驶中更加放松。
理想汽车的自动驾驶技术并非凭空而来，而是建立在深厚的理论基础之上。其中，丹尼尔·卡尼曼的【快慢思维】理论对理想汽车的算法架构设计产生了深远影响。
该理论将人类的思考和决策过程分为两个系统：系统1（快系统）和系统2（慢系统）。系统1负责快速、直觉的决策，而系统2则进行深入的分析和推理。理想汽车将这一理论运用于自动驾驶系统的设计中，形成了以E2E模型为核心的快速反应能力，同时结合VLM模型的逻辑思考能力。
在理想汽车的系统中，E2E模型作为系统1，具备高效快速响应的能力，而VLM模型则作为系统2，提供复杂场景下的逻辑思考。两者相辅相成，使得车辆既能快速处理日常驾驶信息，又能应对复杂环境下的挑战。
VLM视觉语言大模型的引入是理想汽车的一项创新，它的目的是增强系统对环境的理解能力。在试驾中，亿欧汽车发现VLM在阅读导航信息和理解交通信号方面表现良好，尤其是在复杂的城市环境中。然而，在某些情况下，VLM的决策逻辑似乎缺乏灵活性，特别是在临时变更的交通情况中，车辆的反应并不总是如预期般迅速。
理想汽车通过对百万车主的行驶数据进行分析和挖掘，能够持续优化其自动驾驶系统。这种数据驱动的方法不仅提升了模型的学习效率，也为系统的不断迭代奠定了基础。然而，试驾中亿欧汽车发现，在特定的极端场景下，系统仍然会出现失误，尤其是在一些稀疏场景下，车辆的判断能力不足以应对复杂情况。这表明，在丰富的真实场景中，系统的表现还有待提升。
在整个试驾过程中，亿欧汽车感受到理想L9 Ultra在提供智能驾驶体验方面的努力，但也必须指出，安全始终是智能驾驶技术的重中之重。尽管系统在常见场景下表现不错，但理想汽车仍然需要不断完善算法，确保智能驾驶在各类环境下的安全性和可靠性。
总体而言，理想L9 Ultra的智能驾驶系统展示了其在技术上的先进性，但在实际应用中仍然存在一定的挑战。随着技术的不断发展和数据的不断积累，亿欧汽车期待看到理想汽车的智驾技术在未来的表现更加出色，让智能驾驶真正实现安全、高效的出行体验。
此次试驾体验不仅让亿欧汽车感受到了理想汽车在智能驾驶领域的雄心，也让亿欧汽车意识到，未来的出行仍需在安全与技术之间找到更好的平衡。希望在不久的将来，理想汽车能够在复杂场景下展现出更高的智能与灵活性，为用户提供更加安全、可靠的驾驶体验。
