世界热议:晚到的理想 为什么总能赢得欢呼声？

只关注技术的先进与否，没有意义

6月17日晚，理想汽车举办家庭科技日活动，在活动上，重点就纯电产品、智能座舱、智能驾驶三个领域进行了目前情况与未来计划的讲解。

【资料图】

智能座舱、智能驾驶等汽车科技领域，理想一直都不是最亮眼的那一个，也不是动作最快的那一个，但他依旧赢得了欢呼声——至少从销量上看是的。这背后，与理想对技术的态度，与对产品的逻辑，有着密不可分的关系。

纯电主打快充

理想构建起了一套通过增程模式带来电动体验、但又解决了补能问题的产品逻辑。首次踏入纯电市场，想要将体验延续下去，就有必要在补能上做出突破。

理想做了三件事，800v高压平台、5C电池、自建充电桩。

首先，800v高压平台是快充的基础条件。品驾曾对一辆小鹏G9进行长距离测试。测试结果显示，采用800v的车更容易“吃满”充电桩功率，并且目前高速上的第三方充电桩，很多在几年前就已经支持800v高压快充。

也就是说，虽然400v+大电流的方案也能有不错的充电速度，但800v高压的通用性更强，并且充电速度还有进一步提升的空间。此外，在800v平台与碳化硅模块的搭配下，车辆的电驱效率也会得到提升，整车能耗能有所降低。

其次，5C电池则决定了充电速度的上限。在理论状态下，100kWh的电池如果达到5C充电速度，那么充电功率将高达500kW，这对于电芯、热管理等方面是一个综合挑战。

从理想发布会上公布的信息来看，理想的首款纯电车型将会采用宁德时代麒麟电池，而麒麟电池的一个特征便是在热管理系统上的创新，通过将水冷设置在一个个电池包之间，让散热面积扩大了四倍，这将有利于电池进一步提升充电功率。

此外，无论是宁德时代还是理想此前发布的信息，麒麟电池都是4C快充，但在理想本次发布会上，却将充电功率提升至了5C。

提高1C虽然可能只缩短了十几分钟甚至几分钟的充电时间，但在行业内是具有突破水平的，也是电动车取代油车路上重要的一步。

最后，自建充电桩，最直接影响体验。目前市面上常见的第三方充电桩，最大充电速度基本集中在120kW到160kW左右，鲜有突破200kW的第三方充电桩。

在这样的环境下，即便是5C电池，也发挥不出几成功力。因此，现阶段想要推动快充的车企，自建充电桩是对充电体验保证的关键。

理想同时也公布了充电桩的建设计划，年底将建成300个超级充电站，2025年完成3000个充电站的建设，实现站点间隔100公里、单站每小时服务9-20台车的目标。

在充电桩上，理想还公布了一个有趣的细节——充电机器人，即车辆泊入充电位后，充电枪可实现自动拔插。在充电速度不够快的情况下，这项功能可能略显鸡肋，但如果充电速度真的缩短至10分钟甚至更短，那实现“不下车”还是对体验有所提升的。

智能座舱的“出入口”——理想同学

理想将语音助手——理想同学作为了整个座舱交互的重要“出入口”。所有的新功能均围绕理想同学。因此，首先要提升的便是“听得懂”的能力。

通过多音区数字硅麦、3D ToF摄像头、IR传感器，基于空间多模态感知-3M技术（视觉的MVS-NET、信号的MIMO-NET、语音的MSE-NET），构成了理想同学的感知系统，因此车内可以支持语音与动作两种交互形式。

在使用频率最高的语音交互上，支持分区识别已经是基础，在这之上理想还增加了声纹指代与方言识别功能，既能分清不同家庭成员，又能适应不同地区的需求。

而听得懂的关键，是基于MSE-NET 2.0的语音感知大模型，经过数十万小时的自监督学习和多任务精调，用一个模型就实现了更强的多语种、多方言、多任务语音感知，因此无需切换模式，也能识别多种语言或方言。

听得懂后，就需要“做得到”的能力。理想发布了自研的认知大模型Mind GPT，这也是车载语音开启下一阶段的关键点。车载语音的第一阶段，是一问一答式的简单交互，汽车无法进一步理解用户的真实意图；

而第二阶段，则是神经网络模型下的语音交互，虽然确实更智能了，但还有一定局限性；而Transformer模型下的GPT则是第三阶段，对于上下文、情感、准确性等方面都较神经网络模型有着很大提升。

也就是说，车载语音将不再会经常出现“人工智障”的情况，而是变得更加实用。

从具体功能来看，此前需要手动“编程”的任务大师，可以通过理想同学实现AI任务大师，用户只需提出自己的需求，车辆便可自动设定一套自动化程序。此外，多模态可见即可说2.0等功能，也即将在今后的OTA中正式推出。

总结来看，座舱智能化方面提升的细节很多，但最终都通过理想同学来实现功能，不仅降低了学习成本，还让体验得到了提升。

每个用户都是“地图采集员”

智能驾驶方面，主要分成两部分——城市NOA与通勤NOA。不过他们的核心都是相同的，即引入NeuralPriorNet（NPN，神经先验网络），通过云端大模型对复杂的路口特征进行提取，在车辆经过路口时与车端的实时BEV特征融合。

同时，针对信号灯，理想训练了TrafficIntentionNet（TIN，信号灯意图模型），可以摆脱对地图规则的依赖。

先来解释一下NPN，NPN可以理解为是取代高精地图的一个存在，与高精地图相比，NPN存储的是特征信息，而高精地图则是经人为制作后，有关道路行车的详细资料（如车道线、信号灯位置等），NPN无法单独使用或查看，必须在车端进行BEV特征融合后才可使用。而高精地图可以单独剥离出来查看。

也就是说，这部分理想解决的是高精地图的两个痛点，第一，高精地图采集成本高，且需要资质，部分地区会受到限制，而提取NPN信息并存储则不存在地图资质问题；

第二，高精地图的更新频率会受到成本与车队规模限制，而地图更新不及时则会影响行车体验，但NPN模式下，每辆用户的车都可以成为NPN信息采集车，道路发生变化，则第一时间就会上传至云端，供所有用户使用，且不会涉及资质等地图采集问题，因为采集的信息无法单独作为地图使用。

而TIN（信号灯意图模型），则决定了城市NOA的落地速度。即便不少厂商已经发布了无图城市NOA的计划，但也无法做到全国通用，其原因就在于，即便不需要高精地图，信号灯的相关信息也需要依据各个城市的不同情况来单独做，通过TIN，便可解决这一问题。

虽然拿掉了高精地图，但复杂路口的NPN特征信息还是需要提取和云端存储。但是，正如上文所说，这件事，用户可以自己来做。理想推出了通勤NOA功能，用户通过对车辆一到三周左右的训练（正常驾驶即可），便可在日常高频出行路线上使用NOA功能。

体验、体验、还是体验

从这场活动的命名——家庭科技日可以看出，理想不是一家愿意去单独强调技术的公司。他们不会召开一场技术研讨大会，每项技术必须要和实际使用场景（家庭）与体验挂钩。

从三部分的具体细节也能看出，理想在每一部分都将技术与实际应用场景做了关联，并尽量让每个功能都能覆盖到所有用户，例如支持方言识别的理想同学，支持用户自主学习的通勤NOA等。

正如长期调侃的汽车新三电“冰箱、沙发、彩电”一样，在品驾看来，理想会不会在车上搭载某些功能，并不取决于这项功能的技术是否领先，而是这项功能是否实用且实在。实用，要看是不是用户真的需要；而实在，则要从造车角度来看它的可行性与成本。这两点，是理想造一辆车的根本逻辑。

今天，理想讲了三个技术板块的技术故事，有些功能或许并不是业内首发，最终理想也未必是首发落地，但绝大多数用户并不会在乎到底是谁早谁晚，也不会注意到那些非常专业的技术细节，他们只关心，最终在体验上，到底谁更好，而不是技术路线上，谁更优。就像增程一样，他确实不先进，但市场告诉大家“我觉得挺好”。

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