作者 | 马波

(资料图片仅供参考)

编辑 | 德新

6月17日，理想召开了首届家庭科技日活动。

这场打着家庭幌子的科技发布会，信息密度高到有些超出预期。但是看完这场发布会，理想超级旗舰车型W01，也就是同时在本场发布会公布名称的理想MEGA，它在智能化以及补能等方面的核心产品亮点，应该了解得差不多了。

下面我们就从 智能驾驶、智能座舱与补能三个方面，来共同描绘MEGA能够给用户带来哪些「划时代」的产品体验。

一、理想率先抛弃高精地图

首先聊聊信息密度最高、外界最为热议的理想智能驾驶进展。

总结归纳有两点：

不依赖于高精地图的城市NOA即将在本月开启内测；

通勤NOA即将上线。

发布会上，理想智能驾驶副总裁郎咸朋详解了理想是如何在这么短时间内，「摆脱」了对高精度地图的依赖。

这里面的核心就是 NPN网络（神经先验网络）。

自动驾驶想要进入城市，依靠高精度地图是非常困难的，这是老生常谈的话题。因为高精地图成本高、鲜度低。理想的做法是使用大模型，NPN就是对路口的神经网络特征的描述。

简单来说，城市场景中复杂的环境基本都是路口，理想通过不同车辆的传感器，在不同时间内对同一个路口，通过BEV感知的方式采集路口信息并上传至云端训练集群。当其他用户使用城市NOA经过这个路口时，云端的先验信息结合车端BEV感知，能够让车辆获得更稳定的感知结果。

并且当我们行驶至路口时，往往会出现重要道路信息被遮挡的情况。可能是其他车辆遮挡了本车的传感器，也有可能是雨雪天气导致感知视野不佳。这时候后台也会调用以往的数据，结合车端BEV感知，让系统精准预测环境和线路。

在发布会后，郎博也在个人微博补充了一些信息：

NPN特征的信息量更大

NPN特征的保密性更高

相较于高精地图，NPN特征是通过神经网络提取了全图的特征。高精地图是人为选择的目标。

在这里给大家补充一些信息，高精度地图的制作过程是很繁杂的，采集车进行测绘后生成稠密点云和道路结构，上传至云端后还要进行人工标注。

所以高精地图是一个公用的模板，在以往的自动驾驶研发中，图商的角色类似于咨询公司，向每一家研发公司打包售卖高精度地图。而NPN是车端感知采集，不经人手，专门用于车端BEV感知。所以NPN和高精地图，存在较大本质差别。

另外，NPN必须配合BEV模型和图像数据才能使用。而图商出售的高精地图数据，任何厂商都可以使用。

郎博称，NPN网络相比高精地图是升了一个维度的，因为用网络模型替代了认为规则。

理想前自动驾驶首席科学家王轶轮也在个人微博称：「NPN是对车端BEV的加强，国内很多路口极复杂，我认为NPN加强会是无图化的必要过程。NPN特征由神经网络生成，经过了NN编码、加密后，它不具备人类可以看懂的道路信息，且与实车BEV融合还原出非常棒的感知结果。但NPN必须基于大规模车队才有意义，可以高频率地更新」。

另一个是对红绿灯的感知识别，理想在这一项上也用上了大模型—— TIN网络。

这是一个端到端的网络，输入图像，输出行车意图。并且也会使用Transformer架构，纳入时序信息。

所以，在红绿灯检测上，理想并没有循规蹈矩地依赖高精地图、高精定位。但是实现了更好的普适性。因为使用传统的办法，流程复杂，且一旦红绿灯发生变化，系统则无法正常运作。

并且，红绿灯、路口时伴生的，在提升路口能力时也是在迭代红绿灯的检测。

通勤NOA

另一个是解放打工人通勤困苦的通勤NOA功能。

简单描述下，这个功能就是 不断记忆、训练你上下班的常用道路，实现点到点的城市NOA。如果你所在的城市，理想车型保有量不多，NPN训练不及预期的话，这个功能也能够让你常用路线具备NOA功能。

演示视频中，车辆行驶在乡间小路上，这条路大概率是没有高精地图覆盖的，但系统仍然0接管抵达目的地。

通勤 NOA 预计会在下半年推出。

理想并非首家提出通勤NOA的车企，在此之前，大疆、小鹏都提到过类似的功能。所以，智能驾驶，还是以落地和表现说话。现在我们，还没有办法下一个孰强孰弱的定论。

二、座舱体验升维，从舒适空间到智能空间

大模型除了为智能驾驶带来革新，另一大重点是 座舱的变化。

ONE与L系理想座舱是舒适为导向，大6/5座空间、座椅舒适、功能齐全，配合副驾屏、后排屏体验非常出众，MAX 车型还配上了小冰箱。在此基础上，理想还创新地引入了新颖的手势交互。

这让有些厂商纷纷拿冰箱彩电大沙发调侃理想，甚至拿这些配置来带节奏，让不明所以的用户误以为「家电」是理想的核心竞争力。

但是在下个阶段，比拼的将会是AI接入车机后，为座舱智能带来的全面提升。

但是这些的基础是感知和交互。

为了让理想具备无感交互能力，理想在车内布置了很多传感器，例如数字硅麦、3D ToF摄像头、IR传感器等等。这是理想去感知人、环境的基础。

另外，理想还自研了 认知大模型MindGPT，并用1.3万亿个token为其基座模型进行训练。

经过大语言模型的训练后，Mind GPT包括对话生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等在内的各项能力变得更安全，更准确，也更有逻辑。相应的，理想同学的知识量、逻辑能力都能得到全面提升。

理想称，在Mind GPT强大的通用能力加持下，理想同学可以成为伴随用户走遍世界的良师益友，专业的用车管家，或是教用户画画、编程的专家。从一个助手变成家庭的一员。

多模态的交互能够让系统更理解环境和人，大模型让理想更有逻辑地思考和推理。

最终，给用户呈现的是 接近于Jarvis般的智能助理体验。

三、5C？重点看功率

看完以上内容，你对MEGA的智能化表现应该能勾勒出一些画面。

但是理想的初心是打造没有里程焦虑的电动车，理想是如何让 MEGA 没有里程焦虑的？

纯电战略方面，理想依靠理想ONE与L系产品，用44个月的时间，完成了 40万辆车的量产下线。

而从今年年底开始，随着理想首台纯电动车 MEGA 的上市，理想就将正式开启「双能」时代。

理想认为，在 5 年前，想要以纯电动的形式实现城际间的通勤，还存在两大焦虑：充电速度慢、长途充电难。

今天的理想认为，时机趋近成熟了。

在 4 月份上海车展上，理想发布了纯电车型超高压充电技术和建设规划。而在家庭科技日上，理想就宣布 自研的 800V平台可以实现5C充电倍率。

这里的C指的是充电倍率，表示的是最大充电功率是电池容量的数值倍数，5C指的是峰值充电功率是电池容量的5倍。例如车型搭载100kWh 电池包，充电倍率可达500kW。

在实际的运用中，5C倍率下的充电功率可以让理想的车型实现充电9分30秒，补充续航400 km。

理想情况下的效率，确实是接近了「神奇液体」的补能效率。

同时理想也给了组数据， 5C充电的电费约为加油费用的50%，粗略算一下，以一辆百公里耗油 8 升，且加 92 号汽油的汽车为例，续航400 km需要花费约238.4 元。那么理想超快充补能400 km 的电价约为120元。

充电网络建设规划方面，理想计划在年底前建设超过300座充电站，在 2025年实现建设3,000座充电站。也就是说，从下个月开始计算的话，理想每个月要投产100座超充站。这个OKR制定可谓不低。

截止到五月底，理想共建设超充站25座，如果一切顺利的话，年底MEGA发布，理想自建超充站达到300座，理想用户提车后就能立刻用上专属超充桩，颇有点「兵马未动，粮草先行」的感觉。

理想超充网络的建设规划是 实现高速超充站间隔小于100km，2024年建成300个城市环线枢纽站。

为了提高用户补能体验，理想甚至设计了充电机器人。

用户停在车位后，机械臂会自动扫描插枪。在酷暑夏日和凛冽冬日，用户可以不下车，实现全自动无感补能。

充电机器人并非理想首创，小米、路特斯，甚至早前特斯拉都发布过类似产品。

可以预期的是，理想也有可能 将这一技术与NOA结合，提高自动化水平。体验类似于蔚来高速领航换电。

四、追求极致效率

最后再说两件有趣的事，发布会当日恰好是理想第40万台车下线的日子。常州制造基地的「厂长」李斌的登台，引发了哄堂笑声。事后，李想在微博简单介绍了一下李斌的来历。

李斌出自宝沃，在2019年就加入理想，面试时李想问他的担忧是什么，李斌回答，担心车子卖不出去。李斌也放下豪言壮语：只要你能卖出去，我就能造出来。

理想单车平均下线时间是25小时，从第一块材料开始进入车间，到整车下线，仅需一天多。44个月下线40万台车，畅销和高效产能是相辅相成的。

另外一件事是MEGA的含义，字面意思巨大、形容词用法是杰出的。这两种解释都非常棒，但是在发布会后，理想员工迫不及待地在朋友圈进行了解释—— Make EV Great Again。

MEGA真的能颠覆电动汽车的使用体验吗？我们年底再见！

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