理想汽车的智能驾驶辅助系统好用吗？对比特斯拉、小鹏差距大吗？

理想汽车的智能驾驶辅助系统具备稳定可靠的使用体验，对比特斯拉、小鹏各有技术路径差异与场景优势，不存在绝对的“差距大”的结论。从功能覆盖来看，理想依托扎实的硬件基础，其辅助驾驶已覆盖大部分城区路况，尤其高速场景表现出色，2025年将搭载的VLA 2.0系统更支持“车位到车位”全流程自动驾驶，泊车代驾成功率超98%，精准解决用户日常停车痛点；特斯拉FSD V12通过端到端神经网络实现架构简化，城市接管里程提升至8000公里，纯视觉方案兼顾成本与进化效率；小鹏则在技术创新上更突出，新一代感知模型在夜间暴雨场景识别准确率达98.7%，且是首个实现城市NOA无图化通行的品牌。三者基于不同的研发重心形成差异化优势，理想以稳定性和场景实用性满足主流用户需求，特斯拉与小鹏则在技术架构或细分场景精度上各有突破。

从实际场景表现来看，理想的智能驾驶系统更贴合家庭用户的日常出行需求。其高速场景的车道保持、自动超车等功能响应平稳，在车流量较大的路段也能保持合理跟车距离，降低长途驾驶的疲劳感。而针对用户普遍困扰的停车问题，理想即将落地的泊车代驾功能，能够自动处理狭窄车位的进出、充电桩的精准对准等细节，成功率超98%的官方数据，意味着用户在商超、小区等复杂停车环境中，无需反复调整就能完成泊车，进一步提升了使用便利性。

特斯拉FSD V12的优势在于技术架构的前瞻性。端到端神经网络让系统决策更接近人类驾驶逻辑，城市接管里程提升至8000公里，说明其在复杂城区路况下的持续行驶能力较强。纯视觉方案不仅降低了硬件成本，还通过数据闭环驱动系统快速进化，用户在使用过程中能感受到系统对新场景的适应速度在逐步提升。不过，纯视觉方案在极端天气下的表现仍需结合实际使用场景验证，这也是特斯拉后续优化的重点方向之一。

小鹏汽车则在细分场景的技术精度上展现出优势。其新一代感知模型在夜间暴雨场景下目标识别准确率达98.7%，这意味着在能见度较低的恶劣天气中，系统仍能精准识别行人和障碍物，为用户提供更可靠的安全保障。作为首个实现城市NOA无图化通行的品牌，小鹏在没有高精地图覆盖的区域也能开启智能驾驶功能，覆盖范围更广，满足了用户在更多城市道路的使用需求。

综合来看，理想、特斯拉、小鹏的智能驾驶系统各有侧重。理想以实用性和稳定性为核心，特斯拉凭借技术架构的创新引领行业方向，小鹏则在细分场景的技术精度上不断突破。用户在选择时，可根据自身的出行场景和需求偏好进行考量，无需单纯以“差距”来评判，毕竟不同技术路径都在为用户提供更智能的驾驶体验而努力。