理想汽车称智能驾驶进入大模型时代，通勤NOA功能本月内测，可自车学习

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6 月 20 日消息，理想汽车公布了智能驾驶最新进展，称理想 AD Max 3.0 进入大模型时代，本月内将向北京和上海的内测用户交付不依赖高精地图的城市 NOA 功能，下半年将向用户开放通勤 NOA 功能。

理想汽车表示，有了通勤 NOA，无需等待整个城市 NPN 特征训练好，只要设定好自己的通勤路线、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。如果每天通勤，简单路线 1 周以内即可完成激活，较复杂的路线预计 2-3 周足以完成训练。

据了解，通勤 NOA 不依赖高精地图的核心是采用了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。

NPN 指的是神经先验网络（NeuralPriorNet），车辆会提前进行路口 NPN 特征的提取，当车辆再次行驶到该路口时，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。

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

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