作者 | 馬波

編輯 | 德新

6月17日，理想召開了首屆家庭科技日活動。

【資料圖】

這場打著家庭幌子的科技發布會，信息密度高到有些超出預期。但是看完這場發布會，理想超級旗艦車型 W01，也就是同時在本場發布會公布名稱的理想MEGA，它在智能化以及補能等方面的核心產品亮點，應該了解得差不多了。

下面我們就從智能駕駛、智能座艙與補能三個方面，來共同描繪MEGA能夠給用戶帶來哪些「劃時代」的產品體驗。

一、理想率先拋棄高精地圖

首先聊聊信息密度最高、外界最為熱議的理想智能駕駛進展。

總結歸納有兩點：

? 不依賴于高精地圖的城市NOA即將在本月開啟內測；

? 通勤NOA即將上線。

發布會上，理想智能駕駛副總裁郎咸朋詳解了理想是如何在這么短時間內，「擺脫」了對高精度地圖的依賴。

這里面的核心就是NPN網絡（神經先驗網絡）。

自動駕駛想要進入城市，依靠高精度地圖是非常困難的，這是老生常談的話題。因為高精地圖成本高、鮮度低。理想的做法是使用大模型，NPN就是對路口的神經網絡特征的描述。

簡單來說，城市場景中復雜的環境基本都是路口，理想通過不同車輛的傳感器，在不同時間內對同一個路口，通過BEV感知的方式采集路口信息并上傳至云端訓練集群。當其他用戶使用城市NOA經過這個路口時，云端的先驗信息結合車端BEV感知，能夠讓車輛獲得更穩定的感知結果。

并且當我們行駛至路口時，往往會出現重要道路信息被遮擋的情況。可能是其他車輛遮擋了本車的傳感器，也有可能是雨雪天氣導致感知視野不佳。這時候后臺也會調用以往的數據，結合車端BEV感知，讓系統精準預測環境和線路。

在發布會后，郎博也在個人微博補充了一些信息：

? NPN特征的信息量更大

? NPN特征的保密性更高

相較于高精地圖，NPN特征是通過神經網絡提取了全圖的特征。高精地圖是人為選擇的目標。

在這里給大家補充一些信息，高精度地圖的制作過程是很繁雜的，采集車進行測繪后生成稠密點云和道路結構，上傳至云端后還要進行人工標注。

所以高精地圖是一個公用的模板，在以往的自動駕駛研發中，圖商的角色類似于咨詢公司，向每一家研發公司打包售賣高精度地圖。而NPN是車端感知采集，不經人手，專門用于車端BEV感知。所以NPN和高精地圖，存在較大本質差別。

另外，NPN必須配合BEV模型和圖像數據才能使用。而圖商出售的高精地圖數據，任何廠商都可以使用。

郎博稱，NPN網絡相比高精地圖是升了一個維度的，因為用網絡模型替代了認為規則。

理想前自動駕駛首席科學家王軼輪也在個人微博稱：「NPN是對車端BEV的加強，國內很多路口極復雜，我認為NPN加強會是無圖化的必要過程。 NPN特征由神經網絡生成，經過了NN編碼、加密后，它不具備人類可以看懂的道路信息，且與實車BEV融合還原出非常棒的感知結果。但NPN必須基于大規模車隊才有意義，可以高頻率地更新」。

另一個是對紅綠燈的感知識別，理想在這一項上也用上了大模型——TIN網絡。

這是一個端到端的網絡，輸入圖像，輸出行車意圖。并且也會使用Transformer架構，納入時序信息。

所以，在紅綠燈檢測上，理想并沒有循規蹈矩地依賴高精地圖、高精定位。但是實現了更好的普適性。因為使用傳統的辦法，流程復雜，且一旦紅綠燈發生變化，系統則無法正常運作。

并且，紅綠燈、路口時伴生的，在提升路口能力時也是在迭代紅綠燈的檢測。

通勤NOA

另一個是解放打工人通勤困苦的通勤NOA功能。

簡單描述下，這個功能就是不斷記憶、訓練你上下班的常用道路，實現點到點的城市NOA。如果你所在的城市，理想車型保有量不多，NPN訓練不及預期的話，這個功能也能夠讓你常用路線具備NOA功能。

演示視頻中，車輛行駛在鄉間小路上，這條路大概率是沒有高精地圖覆蓋的，但系統仍然0接管抵達目的地。

通勤 NOA 預計會在下半年推出。

理想并非首家提出通勤NOA的車企，在此之前，大疆、小鵬都提到過類似的功能。所以，智能駕駛，還是以落地和表現說話。現在我們，還沒有辦法下一個孰強孰弱的定論。

二、座艙體驗升維，從舒適空間到智能空間

大模型除了為智能駕駛帶來革新，另一大重點是座艙的變化。

ONE與L系理想座艙是舒適為導向，大6/5座空間、座椅舒適、功能齊全，配合副駕屏、后排屏體驗非常出眾，MAX 車型還配上了小冰箱。在此基礎上，理想還創新地引入了新穎的手勢交互。

這讓有些廠商紛紛拿冰箱彩電大沙發調侃理想，甚至拿這些配置來帶節奏，讓不明所以的用戶誤以為「家電」是理想的核心競爭力。

但是在下個階段，比拼的將會是AI接入車機后，為座艙智能帶來的全面提升。

但是這些的基礎是感知和交互。

為了讓理想具備無感交互能力，理想在車內布置了很多傳感器，例如數字硅麥、3D ToF攝像頭、IR傳感器等等。這是理想去感知人、環境的基礎。

另外，理想還自研了認知大模型MindGPT，并用1.3萬億個token為其基座模型進行訓練。

經過大語言模型的訓練后，Mind GPT包括對話生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等在內的各項能力變得更安全，更準確，也更有邏輯。相應的，理想同學的知識量、邏輯能力都能得到全面提升。

理想稱，在Mind GPT強大的通用能力加持下，理想同學可以成為伴隨用戶走遍世界的良師益友，專業的用車管家，或是教用戶畫畫、編程的專家。從一個助手變成家庭的一員。

多模態的交互能夠讓系統更理解環境和人，大模型讓理想更有邏輯地思考和推理。

最終，給用戶呈現的是接近于Jarvis般的智能助理體驗。

三、5C？重點看功率

看完以上內容，你對MEGA的智能化表現應該能勾勒出一些畫面。

但是理想的初心是打造沒有里程焦慮的電動車，理想是如何讓 MEGA 沒有里程焦慮的？

純電戰略方面，理想依靠理想ONE與L系產品，用44個月的時間，完成了40萬輛車的量產下線。

而從今年年底開始，隨著理想首臺純電動車 MEGA 的上市，理想就將正式開啟「雙能」時代。

理想認為，在 5 年前，想要以純電動的形式實現城際間的通勤，還存在兩大焦慮：充電速度慢、長途充電難。

今天的理想認為，時機趨近成熟了。

在 4 月份上海車展上，理想發布了純電車型超高壓充電技術和建設規劃。而在家庭科技日上，理想就宣布自研的 800V平臺可以實現5C充電倍率。

這里的C指的是充電倍率，表示的是最大充電功率是電池容量的數值倍數，5C指的是峰值充電功率是電池容量的5倍。例如車型搭載100kWh 電池包，充電倍率可達500kW。

在實際的運用中，5C倍率下的充電功率可以讓理想的車型實現充電9分30秒，補充續航400 km。

理想情況下的效率，確實是接近了「神奇液體」的補能效率。

同時理想也給了組數據，5C充電的電費約為加油費用的50%，粗略算一下，以一輛百公里耗油 8 升，且加 92 號汽油的汽車為例，續航400 km需要花費約238.4 元。那么理想超快充補能400 km 的電價約為120元。

充電網絡建設規劃方面，理想計劃在年底前建設超過300座充電站，在2025年實現建設3,000座充電站。也就是說，從下個月開始計算的話，理想每個月要投產100座超充站。這個OKR制定可謂不低。

截止到五月底，理想共建設超充站25座，如果一切順利的話，年底MEGA發布，理想自建超充站達到300座，理想用戶提車后就能立刻用上專屬超充樁，頗有點「兵馬未動，糧草先行」的感覺。

理想超充網絡的建設規劃是實現高速超充站間隔小于100km，2024年建成300個城市環線樞紐站。

為了提高用戶補能體驗，理想甚至設計了充電機器人。

用戶停在車位后，機械臂會自動掃描插槍。在酷暑夏日和凜冽冬日，用戶可以不下車，實現全自動無感補能。

充電機器人并非理想首創，小米、路特斯，甚至早前特斯拉都發布過類似產品。

可以預期的是，理想也有可能將這一技術與NOA結合，提高自動化水平。體驗類似于蔚來高速領航換電。

四、追求極致效率

最后再說兩件有趣的事，發布會當日恰好是理想第40萬臺車下線的日子。常州制造基地的「廠長」李斌的登臺，引發了哄堂笑聲。事后，李想在微博簡單介紹了一下李斌的來歷。

李斌出自寶沃，在2019年就加入理想，面試時李想問他的擔憂是什么，李斌回答，擔心車子賣不出去。李斌也放下豪言壯語：只要你能賣出去，我就能造出來。

理想單車平均下線時間是25小時，從第一塊材料開始進入車間，到整車下線，僅需一天多。44個月下線40萬臺車，暢銷和高效產能是相輔相成的。

另外一件事是MEGA的含義，字面意思巨大、形容詞用法是杰出的。這兩種解釋都非常棒，但是在發布會后，理想員工迫不及待地在朋友圈進行了解釋——Make EV Great Again。

MEGA真的能顛覆電動汽車的使用體驗嗎？我們年底再見！

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