理想W02預(yù)計(jì)將搭載理想汽車自研的E2E+VLM端到端智能駕駛輔助系統(tǒng)，核心模型版本或?yàn)?.12.20，該系統(tǒng)依托800萬(wàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建，具備更強(qiáng)的場(chǎng)景泛化能力與決策效率。

作為理想汽車智能駕駛技術(shù)的最新落地載體，W02的智駕系統(tǒng)延續(xù)了品牌“端到端”的技術(shù)路線——通過(guò)將感知、決策、控制環(huán)節(jié)整合為統(tǒng)一模型，減少傳統(tǒng)多模塊拼接的誤差累積，配合VLM（視覺(jué)語(yǔ)言模型）對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的語(yǔ)義理解能力，能更精準(zhǔn)地識(shí)別交通標(biāo)識(shí)、預(yù)判其他道路參與者行為。同時(shí)，參考理想已公開(kāi)的V8.13.9、VLA司機(jī)大模型等技術(shù)儲(chǔ)備，W02的智駕系統(tǒng)或還將融入更貼近人類駕駛習(xí)慣的決策邏輯，以及針對(duì)城市、高速等不同場(chǎng)景的優(yōu)化算法，進(jìn)一步提升智能駕駛的安全性與流暢度。

作為理想汽車智能駕駛技術(shù)的最新落地載體，W02的智駕系統(tǒng)延續(xù)了品牌“端到端”的技術(shù)路線——通過(guò)將感知、決策、控制環(huán)節(jié)整合為統(tǒng)一模型，減少傳統(tǒng)多模塊拼接的誤差累積，配合VLM（視覺(jué)語(yǔ)言模型）對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的語(yǔ)義理解能力，能更精準(zhǔn)地識(shí)別交通標(biāo)識(shí)、預(yù)判其他道路參與者行為。同時(shí)，參考理想已公開(kāi)的V8.13.9、VLA司機(jī)大模型等技術(shù)儲(chǔ)備，W02的智駕系統(tǒng)或還將融入更貼近人類駕駛習(xí)慣的決策邏輯，以及針對(duì)城市、高速等不同場(chǎng)景的優(yōu)化算法，進(jìn)一步提升智能駕駛的安全性與流暢度。

從技術(shù)迭代脈絡(luò)來(lái)看，理想此前已推出V7.0.0E2E+VLM Beta7.2（版本號(hào)8.12.11）等測(cè)試版本，這些版本同樣依托800萬(wàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)打造，為W02搭載的8.12.20版本奠定了基礎(chǔ)。相比早期測(cè)試版本，8.12.20模型在數(shù)據(jù)標(biāo)注精度、場(chǎng)景覆蓋維度上均有優(yōu)化，尤其針對(duì)城市道路中的“無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)”“鬼探頭”等高頻復(fù)雜場(chǎng)景，通過(guò)強(qiáng)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的極端案例占比，讓系統(tǒng)能更快速地做出合理應(yīng)對(duì)。而V8.13.9版本中提到的動(dòng)態(tài)軌跡預(yù)測(cè)能力，也有望部分融入W02的智駕系統(tǒng)，進(jìn)一步提升對(duì)周邊車輛、行人運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)判準(zhǔn)確性。

值得關(guān)注的是，理想汽車同步研發(fā)的VLA司機(jī)大模型，其核心是通過(guò)模擬人類司機(jī)的駕駛決策過(guò)程，讓智能駕駛系統(tǒng)具備更“擬人化”的操作邏輯。雖然目前尚未明確該大模型是否會(huì)直接應(yīng)用于W02，但從品牌技術(shù)協(xié)同的角度推測(cè)，W02的智駕系統(tǒng)可能會(huì)借鑒VLA大模型的部分決策框架，比如在高速巡航時(shí)的車道保持策略、城市跟車時(shí)的加減速節(jié)奏等，讓智能駕駛的體驗(yàn)更接近熟練司機(jī)的操作習(xí)慣。

綜合來(lái)看，理想W02的智能駕駛輔助系統(tǒng)并非單一模型的獨(dú)立應(yīng)用，而是整合了理想汽車近期在端到端技術(shù)、視覺(jué)語(yǔ)言模型、司機(jī)決策框架等多維度的研發(fā)成果。從訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模到模型版本迭代，再到不同技術(shù)路線的融合，這套系統(tǒng)既延續(xù)了理想智駕的核心優(yōu)勢(shì)，又針對(duì)實(shí)際場(chǎng)景需求進(jìn)行了針對(duì)性優(yōu)化，有望成為理想汽車智能駕駛技術(shù)落地的又一標(biāo)桿。