智能驾驶将进入大模型时代！理想发布通勤NOA内测视频 可自主学习

6月20日消息，今日，理想汽车公布了关于智能驾驶的最新进展。理想 AD Max 3.0 将进入大模型时代，本月内将向北京和上海的内测用户推送不依赖高精地图的城市 NOA 功能，并于下半年向用户开放通勤 NOA 功能。

据理想官方表示，有了通勤 NOA，便不用等待整个城市NPN特征训练好，只要设定好自己的通勤路线、通过自车学习NPN特征，学成之后就可以在这条路线上使用 NOA 功能。如果每天开车通勤，简单路线最快 1 周以内即可完成激活，较复杂的路线 2-3 周足以完成训练。

然而，通勤NOA并不依赖高精地图，而是采用了BEV 大模型，该模型已经可以在绝大多数的道路和路口，实时生成稳定的道路结构信息。

但对于城市中的复杂路口，仅通过 BEV 大模型来进行感知依然不够稳定。理想汽车的解决方法是通过 NPN 特征增强 BEV 模型。

而究竟什么是NPN？NPN是指神经先验网络（NeuralPriorNet），车辆会提前对路口的特征进行提取，当车辆再次行驶到该路口时，系统将之前提取好的 NPN 特征拿出来，与车端感知大模型的 BEV 特征层相融合，最终得到完美的感知结果。

此外，理想汽车表示，通过NPN特征增强BEV模型，相关工作的论文，将会发表到AI领域的国际顶级会议CVPR 上。

据悉，通勤NOA将于今年下半年开放，目前仅适用于配备激光雷达的MAX车型。