上周，理想汽車官宣了一則重磅消息：全新一代雙系統(tǒng)智能駕駛解決方案「端到端+VLM」，全量推送。
在智駕技術(shù)日新月異，各種版本的早鳥測試層出不窮的當(dāng)下，「全量推送」4個字，顯得彌足珍貴，尤其是這個消息緊接著理想第100萬臺交付。
這標(biāo)志著理想汽?的智能駕駛，率先進(jìn)入AI大模型時代，也意味著大規(guī)模的車主（超過30萬臺AD MAX車輛），用上了這個時代最前沿的技術(shù)。
端到端的系統(tǒng)，核心是基于優(yōu)質(zhì)駕駛數(shù)據(jù)和大模型，讓機(jī)器學(xué)習(xí)像人一樣思考、開車。
邁入「端到端+VLM」的階段之后，理想智駕的場景覆蓋率、舒適度和通行效率都有躍級式的提升。
按照30多萬的車主規(guī)模來計(jì)算，這應(yīng)該也是目前國內(nèi)規(guī)模最大的向用戶開放的端到端智駕版本。
理想這次全量推送的版本，基于整車OTA 6.4，智駕軟件版本則是E2E-VLM V4.8.6。版本號中的第一個4，代表了是基于400萬 clips 視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練的版本。
Elon Musk曾經(jīng)談到數(shù)據(jù)規(guī)模對于端到端自動駕駛表現(xiàn)的影響：「用100萬個視頻訓(xùn)練，勉強(qiáng)夠用；200萬個，稍好一些；300萬個，就會感到Wow（驚艷）；到了1000萬個，就變得難以置信了。」
而這次推送的400萬Clips的版本，剛好跨過了Musk口中所說的令人驚艷的節(jié)點(diǎn)。
理想汽車從7月5日發(fā)布了第一個「端到端+VLM」的版本，7月30日開啟千人內(nèi)測，8月底開啟萬人公測。李想曾經(jīng)在演講中披露，「最快今年，最慢明年上半年」開啟全量推送。
實(shí)際上，這次全量推送的日期甚至提前了不少。
這某種程度上也說明，「端到端+VLM」這套方法的能力增長超過預(yù)期。
理想汽車智能駕駛研發(fā)副總裁郎咸朋曾經(jīng)說，「表面上端到端是一個大模型替代幾個小的模型，實(shí)際上它是一個分水嶺。從端到端開始，真正標(biāo)志著用人工智能的方法來做自動駕駛。」
一、行業(yè)首創(chuàng)架構(gòu)，「端到端 + VLM」的迭代速度
伴隨著「端到端+VLM」的全量推送，理想也公布了一些數(shù)據(jù)闡述這個新系統(tǒng)進(jìn)化的速度：比如，從7月5日發(fā)布最早的鳥蛋版本開始，理想智駕團(tuán)隊(duì)做了30個研發(fā)版本的模型迭代。
將近3個半月時間，有30個研發(fā)版本迭代，意味著幾乎每3天就有一個新版本。
而理想的千人內(nèi)測和萬人公測，采用了AB測試的方法，「模型架構(gòu)優(yōu)化」與「更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練」同步進(jìn)行。
（譬如在100萬Clips規(guī)模的版本1.1.x版本上迭代1.2.x和2.1.x），同時探索模型架構(gòu)和數(shù)據(jù)量增長帶來的效果提升。
從實(shí)際運(yùn)行效果來看，理想智駕系統(tǒng)的MPI（平均接管里程）得到了大幅提升，期間用戶平均接管里程翻了2.5倍。
理想曾經(jīng)公布過E2E-VLM 1.0的MPI大概在12公里左右，也就說現(xiàn)在的平均MPI提升到了接近30公里。
目前，理想可用于智駕訓(xùn)練的用戶里程數(shù)已經(jīng)超過25億公里，這個數(shù)字到年底將增長到30億公里；當(dāng)前有5.39 EFlops的云端訓(xùn)練算力儲備，到年底將達(dá)到8 EFlops。
這些數(shù)據(jù)都說明了，目前這套系統(tǒng)的迭代速度和能力增長非常快，并且后續(xù)提升的空間依然非常巨大。
高速迭代的智能駕駛也給理想賣車帶來了直接的收益：
自5月門店試駕車升級無圖NOA功能以來，NOA試駕率翻倍增長；
AD Max定單比例也顯著增長；
10月，30萬元以上車型AD Max定單占比達(dá)到70%。
二、理想最新智駕，實(shí)際體驗(yàn)如何？
在過去幾個月里，HiEV大蒜粒車研所的編輯也分別體驗(yàn)了理想「端到端 +VLM」的多個版本，包括8月初的E2E-VLM 1.0，以及10月的4.8.6和5.1。
從最初在北京順義理想總部附近的路線體驗(yàn)，當(dāng)時端到端還是初出茅廬，偶有驚喜。
到后續(xù)，在海南、上海以及江蘇駕駛，可以說現(xiàn)版本的E2E-VLM已經(jīng)能夠應(yīng)對日常城市駕駛中的絕大部分場景，單次行程的NOA覆蓋率基本上能達(dá)到90%以上，甚至95%以上。
總體來說，「端到端+VLM」最直觀的感受是：
它對于時機(jī)和速度的控制變得更加精準(zhǔn)；
規(guī)劃路徑的靈活性非常高，不機(jī)械；
橫縱向的控制更加絲滑。
這尤其體現(xiàn)在一些復(fù)雜大路口和博弈場景：
大路口左拐的路徑更加合理，并且會根據(jù)車流選擇通過的時機(jī)和路線；
路邊右側(cè)有停車時，即使在后方有車流的情況下，繞行的提前量和時機(jī)非常靈活，窄路下甚至?xí)陨越栌脤ο蜍嚨览@行；
甚至高速場景下也有變化，比如下匝道時，不再按之前固定2公里提前向外變道，而是很靈活地選擇通行效率更高的點(diǎn)位。