理想L9要實現(xiàn)無人駕駛，需突破硬件冗余不足、算力與算法匹配度有限、V2X車路協(xié)同缺失及極端場景魯棒性不足等核心技術(shù)難題。

從硬件基礎(chǔ)來看，其全系標(biāo)配1顆禾賽ATL激光雷達(dá)、11個車外攝像頭等感知硬件，雖能支撐L2級輔助駕駛，但激光雷達(dá)數(shù)量單一、缺乏多傳感器冗余方案，難以覆蓋L4級無人駕駛所需的全場景無盲區(qū)感知；算力層面，Ultra版700TOPS算力僅能應(yīng)對L2+級功能，而無人駕駛需處理海量實時路況與動態(tài)障礙物預(yù)測數(shù)據(jù)，現(xiàn)有單芯片算力難以滿足復(fù)雜場景的并發(fā)計算需求。此外，當(dāng)前軟件僅支持高速/城市導(dǎo)航輔助等L2級功能，缺乏無地圖區(qū)域自主決策、極端天氣感知適配等核心算法，且無V2X通信模塊，無法與道路設(shè)施交互獲取實時交通信號，同時未實現(xiàn)“無需人類干預(yù)”的功能邊界，這些都成為其邁向無人駕駛的關(guān)鍵阻礙。

從硬件基礎(chǔ)來看，其全系標(biāo)配1顆禾賽ATL激光雷達(dá)、11個車外攝像頭等感知硬件，雖能支撐L2級輔助駕駛，但激光雷達(dá)數(shù)量單一、缺乏多傳感器冗余方案，難以覆蓋L4級無人駕駛所需的全場景無盲區(qū)感知；算力層面，Ultra版700TOPS算力僅能應(yīng)對L2+級功能，而無人駕駛需處理海量實時路況與動態(tài)障礙物預(yù)測數(shù)據(jù)，現(xiàn)有單芯片算力難以滿足復(fù)雜場景的并發(fā)計算需求。此外，當(dāng)前軟件僅支持高速/城市導(dǎo)航輔助等L2級功能，缺乏無地圖區(qū)域自主決策、極端天氣感知適配等核心算法，且無V2X通信模塊，無法與道路設(shè)施交互獲取實時交通信號，同時未實現(xiàn)“無需人類干預(yù)”的功能邊界，這些都成為其邁向無人駕駛的關(guān)鍵阻礙。

激光雷達(dá)作為智能駕駛的核心感知設(shè)備，在理想L9上僅配備1顆，雖能提升AEB能力并降低誤觸發(fā)率，但單顆激光雷達(dá)的視角覆蓋范圍有限，難以應(yīng)對復(fù)雜道路中的多方向障礙物同時出現(xiàn)的情況。相比之下，L4級無人駕駛通常需要多顆激光雷達(dá)形成視角冗余，例如前向主激光雷達(dá)搭配側(cè)向補盲激光雷達(dá)，才能實現(xiàn)360度無死角的環(huán)境感知。同時，車外攝像頭雖有11個，但未配備超廣或魚眼補盲攝像頭，在狹窄路口、停車場等場景下易出現(xiàn)感知盲區(qū)，無法滿足無人駕駛對環(huán)境感知的全面性要求。

算力與算法的匹配度問題同樣突出。理想L9 Ultra版搭載的英偉達(dá)Drive Thor-U芯片算力達(dá)700TOPS，能支撐城市導(dǎo)航輔助等L2+級功能，但無人駕駛需要處理的不僅是實時路況數(shù)據(jù)，還包括動態(tài)障礙物的軌跡預(yù)測、全局路徑規(guī)劃等復(fù)雜任務(wù)。這些任務(wù)對算力的需求呈指數(shù)級增長，單芯片算力難以應(yīng)對多任務(wù)并發(fā)計算，且現(xiàn)有算法僅針對高精地圖覆蓋的高速/城市快速路場景優(yōu)化，在無地圖的鄉(xiāng)村道路、復(fù)雜路口等場景下缺乏自主決策能力，無法實現(xiàn)“無需人類干預(yù)”的無人駕駛核心要求。

V2X車路協(xié)同的缺失進(jìn)一步限制了其無人駕駛的落地。當(dāng)前理想L9未配備V2X通信模塊，無法與交通信號燈、路側(cè)單元等道路設(shè)施進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，難以獲取實時交通信號、路況預(yù)警等信息。在無人駕駛場景中，車路協(xié)同是提升安全性與效率的關(guān)鍵，例如通過與交通信號燈交互實現(xiàn)綠波通行，或通過路側(cè)單元獲取前方事故預(yù)警，這些都需要V2X技術(shù)的支持，而理想L9在這一領(lǐng)域的空白，使其難以滿足無人駕駛對信息交互的需求。

極端場景的魯棒性不足也是亟待解決的問題?，F(xiàn)有感知系統(tǒng)未針對暴雨、大霧等極端天氣進(jìn)行專項優(yōu)化，激光雷達(dá)在雨霧天氣下易受水滴、霧氣干擾，導(dǎo)致探測距離縮短、精度下降；攝像頭則可能因強光直射出現(xiàn)眩光，或因低光照環(huán)境導(dǎo)致畫面模糊。這些問題會直接影響環(huán)境感知的準(zhǔn)確性，而無人駕駛需要在各種極端天氣下保持穩(wěn)定運行，理想L9當(dāng)前的技術(shù)水平在這方面仍有較大差距。

綜合來看，理想L9要實現(xiàn)無人駕駛，需在硬件冗余、算力算法、車路協(xié)同及極端場景適配等方面進(jìn)行系統(tǒng)性升級。從硬件上增加激光雷達(dá)數(shù)量、完善傳感器冗余方案，從軟件上研發(fā)無地圖區(qū)域決策算法、適配極端天氣感知，同時配備V2X通信模塊，才能逐步突破當(dāng)前的技術(shù)瓶頸，向無人駕駛的目標(biāo)邁進(jìn)。