理想L9要實現無人駕駛還面臨哪些技術難題？

理想L9要實現無人駕駛，需突破硬件冗余不足、算力與算法匹配度有限、V2X車路協同缺失及極端場景魯棒性不足等核心技術難題。

從硬件基礎來看，其全系標配1顆禾賽ATL激光雷達、11個車外攝像頭等感知硬件，雖能支撐L2級輔助駕駛，但激光雷達數量單一、缺乏多傳感器冗余方案，難以覆蓋L4級無人駕駛所需的全場景無盲區感知；算力層面，Ultra版700TOPS算力僅能應對L2+級功能，而無人駕駛需處理海量實時路況與動態障礙物預測數據，現有單芯片算力難以滿足復雜場景的并發計算需求。此外，當前軟件僅支持高速/城市導航輔助等L2級功能，缺乏無地圖區域自主決策、極端天氣感知適配等核心算法，且無V2X通信模塊，無法與道路設施交互獲取實時交通信號，同時未實現“無需人類干預”的功能邊界，這些都成為其邁向無人駕駛的關鍵阻礙。

從硬件基礎來看，其全系標配1顆禾賽ATL激光雷達、11個車外攝像頭等感知硬件，雖能支撐L2級輔助駕駛，但激光雷達數量單一、缺乏多傳感器冗余方案，難以覆蓋L4級無人駕駛所需的全場景無盲區感知；算力層面，Ultra版700TOPS算力僅能應對L2+級功能，而無人駕駛需處理海量實時路況與動態障礙物預測數據，現有單芯片算力難以滿足復雜場景的并發計算需求。此外，當前軟件僅支持高速/城市導航輔助等L2級功能，缺乏無地圖區域自主決策、極端天氣感知適配等核心算法，且無V2X通信模塊，無法與道路設施交互獲取實時交通信號，同時未實現“無需人類干預”的功能邊界，這些都成為其邁向無人駕駛的關鍵阻礙。

激光雷達作為智能駕駛的核心感知設備，在理想L9上僅配備1顆，雖能提升AEB能力并降低誤觸發率，但單顆激光雷達的視角覆蓋范圍有限，難以應對復雜道路中的多方向障礙物同時出現的情況。相比之下，L4級無人駕駛通常需要多顆激光雷達形成視角冗余，例如前向主激光雷達搭配側向補盲激光雷達，才能實現360度無死角的環境感知。同時，車外攝像頭雖有11個，但未配備超廣或魚眼補盲攝像頭，在狹窄路口、停車場等場景下易出現感知盲區，無法滿足無人駕駛對環境感知的全面性要求。

算力與算法的匹配度問題同樣突出。理想L9 Ultra版搭載的英偉達Drive Thor-U芯片算力達700TOPS，能支撐城市導航輔助等L2+級功能，但無人駕駛需要處理的不僅是實時路況數據，還包括動態障礙物的軌跡預測、全局路徑規劃等復雜任務。這些任務對算力的需求呈指數級增長，單芯片算力難以應對多任務并發計算，且現有算法僅針對高精地圖覆蓋的高速/城市快速路場景優化，在無地圖的鄉村道路、復雜路口等場景下缺乏自主決策能力，無法實現“無需人類干預”的無人駕駛核心要求。

V2X車路協同的缺失進一步限制了其無人駕駛的落地。當前理想L9未配備V2X通信模塊，無法與交通信號燈、路側單元等道路設施進行數據交互，難以獲取實時交通信號、路況預警等信息。在無人駕駛場景中，車路協同是提升安全性與效率的關鍵，例如通過與交通信號燈交互實現綠波通行，或通過路側單元獲取前方事故預警，這些都需要V2X技術的支持，而理想L9在這一領域的空白，使其難以滿足無人駕駛對信息交互的需求。

極端場景的魯棒性不足也是亟待解決的問題。現有感知系統未針對暴雨、大霧等極端天氣進行專項優化，激光雷達在雨霧天氣下易受水滴、霧氣干擾，導致探測距離縮短、精度下降；攝像頭則可能因強光直射出現眩光，或因低光照環境導致畫面模糊。這些問題會直接影響環境感知的準確性，而無人駕駛需要在各種極端天氣下保持穩定運行，理想L9當前的技術水平在這方面仍有較大差距。

綜合來看，理想L9要實現無人駕駛，需在硬件冗余、算力算法、車路協同及極端場景適配等方面進行系統性升級。從硬件上增加激光雷達數量、完善傳感器冗余方案，從軟件上研發無地圖區域決策算法、適配極端天氣感知，同時配備V2X通信模塊，才能逐步突破當前的技術瓶頸，向無人駕駛的目標邁進。