理想智駕水平的提升主要依賴于哪些技術？

理想智駕水平的提升主要依賴于端到端（E2E）技術、視覺語言模型（VLM）以及世界模型等。端到端技術作為數據驅動方法，能有效提升自動駕駛系統應對未知環境的能力；視覺語言模型可通過深度學習理解圖像內容，助力做出精準決策；世界模型則用于構建車輛對周圍環境的整體認知。這些技術相互配合，從不同維度為理想智駕水平的進階提供有力支撐 。

端到端技術在理想智駕中發揮著關鍵作用。它采用單一模型處理感知、決策與控制，極大提升了效率與擬人化操作表現。在理想汽車的AD Max 3.0和AD Pro 3.0平臺，就采用了以大模型為主的端到端算法架構。這一技術可直接處理車載傳感器收集的數據，進而規劃決策行駛軌跡，讓車輛在復雜路況下也能高效應對，提升了自動駕駛系統的魯棒性與適應能力。

視覺語言模型同樣不可或缺。它利用深度學習理解圖像內容，例如DriveVLM系統，能模擬人類駕駛邏輯思維。在智能駕駛過程中，該模型為車輛增添了理解與交互維度，結合圖像和自然語言處理技術，通過多種模塊和架構提升處理能力，從而使系統具備對未見場景的適應能力，面對各種復雜場景都能及時做出準確決策。

世界模型則為理想智駕的進一步發展助力。在L3向L4躍遷的進程中，世界模型技術被用于構建車輛對周圍環境的整體認知，宛如為決策層提供了一份“標準答案”。同時，借助“錯題集”和“模擬題”篩選迭代，有效降低了長尾數據問題對模型準確性的影響，為智駕系統的穩定運行提供保障。

總之，端到端技術、視覺語言模型和世界模型相互協作、相輔相成，共同推動著理想智駕水平不斷提升，讓理想汽車在智能駕駛領域不斷邁向新高度，為用戶帶來更智能、更安全的出行體驗。