理想新车在智能驾驶方面达到了什么水平？

理想新车在智能驾驶方面已处于国内第一梯队水平，技术成熟度与用户体验均位居行业前列。这一成绩的背后，是理想汽车对科技创新的持续深耕与重金投入——第二季度研发费用达30亿元，同比增长24.8%，每年在训练算力上的投入超10亿人民币，当前训练算力已达5.39EFLOPS。从技术落地来看，理想不仅实现了理想ONE的车道保持、自适应巡航等基础功能，L系列车型更完成了端到端智能驾驶的全场景覆盖，7月向全量AD Max用户推送的无图NOA，累计行驶里程在已开放该功能的车企中处于领先位置，年底预计突破30亿公里。同时，其智驾系统迭代迅速，OTA更新频率高，近期推送的AD Max V13.0还新增了AI推理可视化功能，进一步提升了用户对智驾过程的感知与信任。截至2024年底，理想智能驾驶用户已达110.9万人，累计智驾里程29.3亿公里，超90万用户的实际使用数据反哺技术优化，形成了“研发投入-技术落地-用户反馈-迭代升级”的良性循环，让智能驾驶既具备“好用”的体验感，又兼顾“安全”的核心需求。

理想汽车在智能驾驶技术架构上不断突破，已完成三代迭代升级：从最初的NPN架构，到第二代无图方案，再到如今的端到端+VLM双系统架构，每一代演进都瞄准更高效的场景覆盖与更精准的决策逻辑。其中，One Model单模型技术架构于7月底在车端落地并开启千人内测，测试成绩出色，随后启动万人体验团招募，让更多用户提前感受技术升级带来的变化。这种架构能将复杂的感知、决策、规划等环节整合为统一模型，减少系统冗余，提升响应速度，为全场景智能驾驶奠定了坚实基础。

在技术路线选择上，理想采用以纯视觉为主、保留激光雷达的方案，既利用视觉感知对复杂环境的理解优势，又通过激光雷达补充高精度距离信息，保障极端场景下的安全性。基于这一路线，理想还推出了“车位随心画”等创新功能，用户可在车机上自定义车位形状，系统自动规划路径完成泊车，解决了传统自动泊车对标准车位的依赖问题。车主实测L6 Max版V7.2.0系统时也提到，智能驾驶停车舒适便捷，虽偶有现实挑战，但整体体验符合预期。

理想汽车构建的“智能驾驶考试验证系统”，为技术迭代提供了严谨的测试标准。该系统模拟各类复杂路况与极端场景，确保每一次版本更新都经过充分验证。同时，理想计划2025年实现L3级有监督自动驾驶，2028年推出首款L4级自动驾驶定义的汽车，清晰的技术路线图展现了其长期布局的决心。截至目前，理想智驾用户满意度持续提升，NOA试驾率稳步增长，AD Max车型销量可观，用户的认可进一步推动了技术的普及与优化。

总结来看，理想新车的智能驾驶水平不仅体现在数据与技术参数上，更通过用户实际使用的反馈不断打磨细节，形成了技术与市场的双向赋能。从基础功能到全场景覆盖，从架构升级到路线优化，理想汽车以持续的投入与迭代，让智能驾驶从“实验室技术”真正走向“用户日常工具”，为行业树立了技术落地与用户体验结合的标杆。