【太平洋汽車 技術頻道】6月17日的“理想家庭科技日”釋出會上，理想汽車一口氣公布了多項技術的進展，主要涵蓋了高壓純電、智能空間、智能駕駛三大方面，每一部分都不乏技術亮點，比如“充電9分30秒，續航400公裡”、“自研Mind GPT加持的Ai助手能讀懂圖檔”、“中國首個不依賴高精地圖的城市NOA”、“通勤NOA”等等。最後還公布了旗下首款純電車型的命名：理想MEGA。下面我們來回顧一下主要的技術亮點。
800V和5C：充電9分30秒續航400公裡
“理想家庭科技日”釋出會上，理想汽車釋出了5C超級充電，在800V平台下搭配5C電池技術，可以做到充電9分30秒，續航400公裡！而且還将通過自動充電機器人等智能技術，提供遠超加油的補能體驗。
在理想汽車看來，目前純電動車隻是解決了城市内日常通勤的補能問題。而城際通勤的長途充電，依然存在很嚴重的焦慮。原因是有兩個問題沒解決，分别是“充電速度慢”和“長途充電難”。
那他們給出的方案是：自研800V高壓純電平台，并且将大規模量産5C純電車。
他們對電池進行了系統級别的優化，更加充分地利用了電池的最大5C充電倍率，做到：
充電4分30秒，續航200公裡；
充電9分30秒，續航400公裡；
充電22分鐘，續航600公裡。
另外，釋出會上還給出了另一組資料，對比目前市面上主流的1.6C倍率電池，理想800V平台配合5C電池技術，同樣在充電400公裡的情況下，縮短66%的充電時間；相比2C倍率電池則可縮短50%的充電時間。
為什麼大部分電池做不到寬溫域極速充電？ 主要有三個原因：
第一，電池的電芯充電能力無法支援5C的倍率充電。
第二，電芯在大電流下産熱大、溫升高，無法支援大功率持續充電。
第三，電池PACK的熱阻高，換熱能力低，無法保證電芯的安全與壽命，
那理想汽車的5C電池技術，做了哪些方面的突破？主要在電芯技術、結構設計等方面進行了全面的創新。
首先是電芯大倍率充電能力的突破。我們知道，電芯充電是锂離子從正極脫出，經過電解液和隔膜，嵌入到負極的過程。要實作大倍率的充電能力，就需要提升整個過程中锂離子的遷移速度。
大倍率電芯設計，正極采用了活性面調控技術。電解液引入了快充添加劑和界面調控技術，充電速度提升30%。負極采用超離子環石墨技術，對比正常石墨锂離子擴散速度提升60%，整體實作了充電能力從傳統2C提升到5C，提升了2.5倍。當然，這是隻是基礎。
第二是電池系統低産熱能力的突破。大倍率充電的過程，電芯産生量大，對電池系統溫升控制是一個巨大的挑戰。為了實作安全平穩的大倍率充電性能，首先需要嚴格控制電芯産熱。
在電芯内阻方面，理想在體系、結構、工藝方面進行了多重創新，比如，低阻抗體系設計和一體化極柱結構設計，把電芯内阻從0.4毫歐降低到0.3毫歐以下，最大程度的減少了大倍率充電過程中電芯的産熱，實作産熱量降低30%。
第三是電池系統高換熱能力的突破。控制電芯發熱還不夠，還得提高電池系統的換熱能力。在熱管理系統設計上，理想創新性的引入了“麒麟”電池方案，将傳統的電池底部冷卻方式更新為技術難度更大的在電芯間的側面冷卻。
帶來的效果是，電芯換熱面積可以增加五倍，熱阻降低75%，最大換熱能力提升至16kW，保證了電芯運作的安全與壽命。這就是5C車型所配備的電池系統。
電池技術是一方面，5C充電網絡的布局同樣重要。
理想将通過高效的擴充速度，自己研發、建設并營運5C超級充電網絡，今年年底，将建設完成超過300個超級充電站，2025年超過3000個。這樣理想超充站在高速公路的覆寫率将降低至小于100公裡，同時可以做到每個站每小時能夠服務9-20台車，運作效率與補能速度基本和燃油車看起，但充電費僅是加油費用的一半。按照這個技術路線，未來5C純電車型的大規模傳遞，有望實作大規模替代燃油車。
此外，理想還利用自動充電機器人等智能技術，未來将提供遠超加油的補能體驗。從現場播放的VCR可以看到：首先，車輛會自動行駛到充電車位，自動泊入。然後，充電機器人通過視覺識别，可以自動插槍充電，全程無需下車，完成充電後自動結算，自動駛出。這個場景值得期待！
智能空間/語音：自研Mind GPT加持更拟人化
大家認為好的智能語音互動應該是怎樣的？應該是像“人”一樣聰明，輕松讀懂并有效執行“我們的對話”，而不是生硬的“指令”。在這方面，理想汽車也做了自己的思考并現場展示了技術成果，其中能“讀懂圖檔”的對話，着實令人驚豔。
從軟體1.0時代進化到軟體2.0時代，在技術上做出了更大的變革，理想同學也将變成未來互動的一個主入口，從一個頭像，變成一個AI虛拟生命、一個新的“家庭成員”，擁有像人類一樣強的多模态感覺、多模态互動能力。比如，它可以像人一樣主動地感覺環境、感覺人；像人一樣去學習、認知、推理和記憶，做到像人一樣去思考；像人一樣去表達和互動，未來還将擁有更多的超能力。
通過哪些技術來實作這種高階的進化？主要有三點：
第一、提升理想同學的多模态感覺能力，讓它可以看得見、聽得清。
在多模态感覺裝置上的布局，擁有覆寫全車多音區的數字矽麥、3D ToF攝像頭、IR傳感器，基于空間多模态感覺-3M技術（視覺的MVS-NET、信号的MIMO-NET、語音的MSE-NET），理想同學的感覺能力，将變得更像人，可以充分感覺艙内空間的多模态資訊。
第二、多模态互動：視聽融合，輕松互動。
通過多元的感覺訓練，理想同學“耳眼腦”并用的能力得到提升，像目前的可以用手指這某個屏它能了解，能力提升後，它可以讀懂電視劇和電影的封面海報，比如“男人搭着女人肩膀的那個”，這樣即便是小孩子模糊的語言表達都能識别并執行操作。
可以看到，能指代更多的人和物後，可以接入更多控車、體驗的互動，想象的空間就更大了。
第三、融合自研認知大模型——Mind GPT
融合自研的認知大模型Mind GPT，可以讓理想同學的大腦更加聰明，可以像Chat GPT一樣回答問題、做出行規劃、甚至幫你做車輛功能自定義程式設計，從現場的錄像展示來看，這個功能還是相當強大的。
大家知道，模型的訓練非常重要。在 Mind GPT 上，理想采用了 1.3 萬億個 token 進行基座模型訓練。1.3萬億是什麼概念？相當于具備了人類高品質知識的總和。同時用數十個 TB 的原始資料對 15 個重點領域進行訓練。這樣一來，Mind GPT 将會具備準确、有邏輯的對話生成。
而且，Mind GPT 将會自帶記憶網絡，會根據每一次回報和糾偏，不斷疊代更新自己的能力邊界，讓理想同學越用越好用。
新一代互動下的理想同學，可以成為一位車輛“專家”，知識淵博的“學者”，因材施教的“老師”，走遍世界的“導遊”，無所不能的“助手”和更懂您的“家庭成員”。
總體來說，通過建構多模态人機互動技術體系，更符合人的直覺和本能，讓每個人使用AI的效率更高、學習成本更低、互動方式更簡單、更自然。
另外，理想全系車型釋出智能空間OTA計劃，包括全新的AI互動界面、AI百科問答、任務大師AI版、AI繪畫、多模态可見即可說2.0等，即将和大家在不久的将來見面。理想ONE車主們期待的任務大師，很快也會推送給大家。
城市NOA：不依賴高精地圖
目前城市智能駕駛輔助，主流的是采用了結合高精地圖的方案。但是如果想要及時更新900多萬公裡的高精地圖，顯然是相當困難的，而且是沒有辦法大規模快速拓展城市。是以去圖化的城市NOA也是接下來各大廠商的競争高地，像小鵬、華為問界等車企也在推進中。
那理想的解決方案同樣也是不依賴高精地圖的方案，在技術層面，通過使用AI大模型技術，應對所有場景的挑戰，并且可以高效疊代，最終把整套智能駕駛系統打造成一個AI司機。
釋出會現場，理想宣布是中國第一個不依賴高精地圖的城市NOA，而且給我們展示了一段很成熟的城市NOA智能駕駛視訊。可以看到，這套系統在感覺、規劃上展示出了強大的能力。它是如何做到的呢？
首先在感覺層面，核心是采用BEV大模型來實時感覺和了解環境中的道路結構資訊。通過大量的訓練，這個BEV大模型可以在絕大多數的道路和路況實時生成。
但是，在一些城市的複雜路口，僅通過這個是不夠的，比如大的十字路口，車流量大、遮擋物比較多，容易出現一個問題是，車端實時感覺的結果會丢失局部資訊。
理想的解決方法是，使用自研的神經先驗網絡（NeuralPriorNet，簡稱NPN），對于這類複雜路況，提前進行路口NPN特征的提取與存儲，當車輛再次行駛到這個路口時，與車端感覺大模型的BEV特征層相融合，就可以得到更完美的感覺結果。
解決了感覺的環節，在城市中行駛還有一個比較重要的，就是路口的紅綠燈通行規則。目前主流的做法是建立一套信号燈與道路通行意圖的規則算法。理想的做法不同，依然是依靠大模型算法去解決。
通過訓練一個端到端的信号燈意圖網絡（TIN），不需要認為設定任何規則，甚至不需要識别紅綠燈的具體位置。隻要将圖檔視訊輸入給TIN網絡模型，它就能直接給出車輛現在該怎麼走的結果，是左右轉、直行或者是停止等待。通過學習大量人類司機在路口對于信号燈變化的反應，來訓練這個TIN網絡模型，得到了不錯的效果。
簡單來說，就是通過NPN特征和TIN網絡，配合BEV大模型能夠準确識别城市中的複雜路口和信号燈通行意圖。進而實作了去高精地圖的能力。
對于通用障礙物（比如施工路段、卡車後鬥、遺散物體等），通過使用Occupancy網絡來精準識别它們的邊界和類型。
如何讓AI實際在駕駛決策和軌迹上與人類一樣做出合理的判斷？理想的做法是，在規控算法上應用了模仿學習的方法，通過大量駕駛員的駕駛行為進行訓練，讓城市NOA的決策和規劃在保證安全、符合交通規則的前提下，做出更像人類駕駛員的判斷。
當然，大模型的進化離不開一個強大的基礎訓練平台，才能快速高效地完成訓練和疊代。理想表示，他們擁有中國最大的自動駕駛訓練叢集，擁有1200PFLOPS的算力，自動駕駛訓練裡程已經突破6億公裡。這個大模型可以進行高度自動化的閉環學習訓練。
總的來說，理想這套城市NOA技術架構的特點有以下幾點：
第一，使用NPN特征和TIN網絡增強BEV大模型，做到不依賴高精地圖，識别萬物。
第二，使用模仿學習讓規控算法做出更加拟人的決策。
第三，全自動、全閉環的訓練平台支撐大模型持續進化。
更接地氣的“通勤NOA”
最值得一提的是，現場還釋出了“通勤NOA”。這個想法特别好，因為每天上下班通勤的路線，是我們最需要輔助駕駛的場景，如果能實作“自動駕駛”，将會大大降低我們的通勤疲憊。
所謂通勤NOA，就是使用者自己設定路線、自車學習NPN特征，學成之後就可以在上下班路線上使用NOA功能。現場展示了一段理想員工的通勤NOA視訊，都是沒有高清地圖的覆寫路段，包括穿越田野的小路，成熟度相當高了，非常期待後續的實車表現。
這樣一來，有了通勤NOA，就不用等着整個城市NPN特征訓練好，才能開放使用。理想方面表示，設定好自己的通勤路線後，隻要天天開這條路，相對簡單的路線，基本1周以内就可以完成激活，較為複雜的路線，預計2-3周也足以完成訓練。
在通勤NOA使用過程中，各個模型仍會不斷地疊代訓練，越開越好，讓體驗越來越棒。個人認為，這種城市自動駕駛輔助功能才是最接地氣的。
城市NOA内測将于本月在北京和上海開啟，早鳥使用者可以率先使用城市NOA功能，下半年将開放通勤NOA功能，以及更多的城市NOA區域，讓每個早鳥使用者都可以在日常上下班時使用NOA導航輔助駕駛。
純電MPV：理想MEGA 年底釋出
最後一個彩蛋是，理想預告了旗下首款純電車型理想MEGA，将在今年年底釋出。
而且立下了一個flag：它将成為50萬以上所有乘用車的銷量第一，不分能源形式、不分車身形式，打破高端純電動車無法成為爆品的傳統認知！對于這個flag，大家怎麼看？
總得來說，理想汽車一口氣公布了目前旗下最新的技術進展，包括了純電/補能、智能空間/語音以及大家一直關注的城市NOA，又投下了一顆重磅炸彈，請問閣下有如何應對呢？對于此，您又怎麼看？不妨評論區留下你的高見！