近期，理想汽车的销量捷报频传，稳居造车新势力第一梯队。亮眼成绩的背后，除了产品力本身的优势，其智能化技术的突破同样功不可没。

尤其是在7月份，理想汽车向AD Max用户全量推送了无图NOA功能，将智能驾驶体验提升到全新高度。

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作为一名密切关注汽车智能化趋势，并有意向购车的潜在用户，我深刻地感受到，智能驾驶功能已经成为越来越多消费者购车时的重要考量因素。

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而理想汽车在智能驾驶领域的持续深耕，恰恰戳中了用户对于未来出行的期待，也让我对他们的产品产生了浓厚的兴趣。

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理想汽车的无图NOA功能，最吸引我的一点在于它突破了传统NOA功能对高精地图的依赖，真正实现了“全国都能开”。

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这意味着，无论我行驶在城市快速路，还是穿梭于高速公路，都能随时随地启用NOA功能，将驾驶的压力交给车辆，尽情享受智能化带来的便捷与轻松。

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想象一下，在结束了一天紧张的工作后，我可以开启理想汽车的无图NOA功能，让它带我回家。

车辆会自动根据导航路线行驶，识别交通信号灯，完成变道超车等操作，而我则可以利用这段时间放松身心，听听音乐、刷刷新闻，甚至处理一些简单的邮件，将原本枯燥的通勤时间变成高效的个人时间，这无疑是智能驾驶技术为我们带来的最大改变之一。

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当然，我关注的不仅仅是智能驾驶带来的便捷性，更看重其安全性和可靠性。

而理想汽车在智能驾驶技术上的追求，并非简单的功能堆砌，而是建立在强大的数据积累和算法优化基础之上，力求为用户打造安全可靠的智能驾驶体验。

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根据公开信息，理想汽车目前拥有超过15000张等效英伟达A100、A800的算力，每年在算力集群上的花费高达10亿人民币级别，并且预计未来这一数字还将增长至10亿美元。

如此巨大的投入，就是为了支撑其“端到端+VLM”的全新自动驾驶架构，这也是目前行业内最先进、最具潜力的技术路线之一。

“端到端”架构的优势在于，它不像传统智驾方案那样依赖人工编写代码来应对各种路况，而是通过海量真实驾驶数据的训练，让AI模型自主学习如何驾驶。

理想汽车从超过83万车主的驾驶数据中，筛选出评分90分以上，占比仅3%的“老司机”数据，用于训练其端到端模型，从而保证了系统决策的精准性和安全性。

而VLM（视觉语言模型）的加入，则进一步增强了系统对于复杂路况的理解和应对能力。例如，它可以识别道路标识牌上的限速信息、施工提示等，并根据实际情况调整车速，提升驾驶安全性。

理想汽车的目标，是在今年年底前，将其端到端模型的训练数据量提升至1000万个视频片段，达到特斯拉FSD V12.3的水平。

同时，他们也在积极布局L3/L4级自动驾驶技术的研发，并计划在未来3-5年内实现落地应用。

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我期待着，理想汽车能够在智能驾驶领域持续突破，早日实现更高阶的自动驾驶功能，让我们的出行更加安全、便捷、高效。

我也相信，随着智能驾驶技术的不断成熟和普及，未来汽车将不再仅仅是冰冷的交通工具，而是化身为智能出行伙伴，为我们创造更加美好的移动生活体验。