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AI Talk”，期间理想汽车CEO李想回答了诸多关于智能驾驶和人工智能的问题。
理想汽车智驾负责人郎咸朋介绍，理想交付给用户的智驾为全场景、一体化端到端产品，其前提是实现车位到车位，即解决最前面一百米和最后面一百米的问题，如今从小区车位开始，包括园区道路、泊车、城市道路、高速和收费站ETC等场景都将全部打通。
此外，理想汽车高速城市全场景升级端到端+VLM智驾，以及创新的AI推理可视化的交互，将于12月31日随OTA全量推送给所有的AD Max用户，现场还演示了创新推理可视化的智驾显示系统，其中热力图一样的云团代表了端到端对人、车、路沿的关注概率，颜色深浅体现关注度的差异，而显示系统中间是系统1模型实时推理出的10种模态轨迹，每种模态代表一种规划决策，系统会选出当下的最优决策轨迹，系统2 VLM则能理解交通规则、读懂路牌标识并分析复杂路况，双系统配合让用户可实时了解智驾系统的思考和驾驶逻辑，更放心地使用有监督的智能驾驶功能。
理想AD Max 车型的销量，去年起来了之后到今年初（高质量训练）数据量达到10亿（公里） 左右规模，这是一个基础。第二是算力基础，今年初我们算力也到了5EFLOPS。再加上第三步，就是端到端的一些预研也有一定成果，所以到今年初是天时地利人和，可以做这个事情了，去年我们还在补课的一个过程。
郎咸朋：不能这么讲，我们在做技术方案时充分参考了世界上所有的先进方案，但始终无法解决一个问题是，当一套自动驾驶或智能驾驶系统，它工作时如果遇到之前没有见过的场景，应该怎么处理？我们认为就是端到端+VLM，就是系统1+系统2的方式，很好地模仿人类大脑的工作方式。
郎咸朋：没有，反而李想一直在催促我：郎博，咱们自动驾驶怎么还是慢了？赶紧加快速度！
但是激光雷达，在没有任何光线米的。这就可以帮助我们实现130公里/小时的AEB自动紧急制动。那我觉得这个是非常重要的，因为我们是个面向家庭的车，每个人生命安全都非常的重要，所以这是我们继续保留激光雷达根本所在。而且后边的车型仍然会保留。我相信如果马斯克在中国，在深夜里不同的高速开过车，他也会选择把前面的一颗激光雷达保留下来。因为特斯拉对于安全同样地重视，只是他要在这个环境里来看到。
李想：有些企业Corner Case确实解决得比我们好，因为他会招很多的人，5倍、10倍的人，然后一个路口一个路口去解决。不但解决规则算法的Corner Case，甚至还自己有地图，去修地图的Corner Case。
李想：ChatGPT 肯定是了，其次我们内部还是有很多“哇塞”的。一个印象最深的是，我们决定启动端到端并匹配好资源，准备好200人团队，他们训练了几十版模型，第一版放到车上，当时郎博让我们来试，我跟张颖（经纬中国合伙人）在北京研发总部正好就一起试了。张颖坐主驾我坐副驾，当时我就很惊讶：这一个月的训练，比过去三年做的东西，进步速度要快！
那么最重要就是数据，数据它是买不到的，必须自己有这样一个非常高质量、规模非常大的数据，才可以做好自动驾驶。所以我们要按照节奏来做自动驾驶，刚开始我们要先把车造好、把车卖好，然后积累更多的资金、人才和数据，到了一定时间点再大量投入，去达到更好的自动驾驶的效果。其实从现在结果上也是能看出这一点的：我们自动驾驶的节奏是非常好的。
郎咸朋：这里面其实体现我们对自动驾驶研发的思路差别。之前很多人认为L3自动驾驶是L2辅助驾驶的延续，只要把L2辅助驾驶的场景越做越多，总有一天能无限趋近于L3，甚至可能就能够做到L3。
能力的话，是用人工智能的方式来做自动驾驶。当我们把自动驾驶当成能力来开发，从最本质思考人是怎么学会开车的。最开始人去驾校学习，掌握基本驾驶技能再考试。考完掌握基本能力之后，作为实习司机一边实践一边提升能力，慢慢地成长为老司机。我们系统1+系统2的方案，让自动驾驶系统拥有这种能力去迭代和成长，随着数据量的增长，它会慢慢地让性能随之提升，这个就是大家经常说的规模效应。
郎咸朋：我觉得到现在还没解除，因为还没有做到极致。我们的目标是今年综合MPI（城市+高速综合接管里程）做到100公里接管一次的能力。这个接管不是安全接管，不是说你要撞车了才接管，是用户觉得车开得不符合体验、不舒服的接管。到明年、后年，我们会逐渐提升至500公里、甚至1000公里以上。慢慢让大家对智驾越来越自信、越来越依赖。
