首先，理想智能驾驶AD Max和Pro均拥有强大的AI感知能力。理想汽车联合清华和MIT提出的混合式BEV算法框架，网络深度达到3万层，网络参数达到28亿个，大大提升了整体感知能力的上限。这套算法框架可以实现不同传感器类型的“可插拔”，在AD Pro上使用纯视觉传感器，在AD Max上兼容激光雷达等其他传感器，将感知能力和研发效率都发挥到极致，时刻为全家人监控着车所处的环境。理想汽车还设计了全行业视觉交互体验更好的EID环境信息显示，通过强大的智能驾驶芯片和智能座舱芯片，清晰准确地看到AI眼中的世界：大到大货车、异形车辆、横穿的外卖车；小到行人、路边的栏杆、变化的交通灯、桩桶、和地上的斑马线等。其次，在规划控制上，理想汽车的高速NOA预测算法，提供了更为舒适的高速NOA自动变道和加减速体验，让高速NOA的自主变道成功率达到98%。理想汽车把这样的效率和能力也应用到了非导航的场景中，创造了“可自主超车变道的车道保持增强版（LKA Plus）”，当用户处于上下班的高速和环路上，即使不开导航，LKA Plus也会主动帮助驾驶者超车变道。这个功能将在4月推送到AD Max的版本中。目前，BEV多障碍物交互预测模型已经验证完成，AD Max已经可以更舒适地应对多种复杂的车辆加塞场景。
今年，理想汽车计划把导航辅助驾驶能力拓展到城市场景。计划在第四季度，理想AD Max将开放城市NOA的早鸟用户内测。理想城市NOA基于HDMapNet的实时道路结构认知算法，像人一样基于周围环境实时感知和决策，摆脱对于高精度地图的过度依赖，以此诠释将城市NOA快速拓展以及未来通向完全自动驾驶的有效技术路径。
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